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财务危机预警理论研究述评作者：邓敏韩玉启来源：《商场现代化》2008年第35期[摘要] 财务危机预警属于微观经济预警的范畴，具有重要的研究价值。
本文对国外财务危机预警模型的研究进行了综述，对国外财务危机预警模型进行分析比较，并对财务危机预警模型研究的发展趋势进行了展望。
[关键词] 财务危机预警模型随着资本市场的不断完善，财务危机预警的研究一直是实务界和学术界关注的热点问题。
财务危机预警是以财务会计信息为基础,通过设置并观察一些敏感性预警指标的变化，对公司可能或者将要面临的财务危机实施的实时监控和预测警报。
一、前言财务预警中的数学模型就是财务预警模型，它是指借助公司财务指标和非财务指标体系，识别公司财务状况的判别模型。
按照研究方法可分为定性研究和定量研究。
定性分析包括：标准化调查法；“四阶段症状”分析法；“三个月资金周转表”分析法；流程图分析法；管理评分法(王玲玲等，2005)。
定量分析已取得了比较成熟的研究成果，可以划分为两个阶段：20世纪60年代～80年代，形成了一些以统计方法为分析工具的传统的财务危机预警模型，主要包括：单变量判定模型(Univariate)；多元线性判定模型(Multiple discriminate analysis，MDA)－Altman的Z值判定模型（Z-score 模型、Zeta模型、Z*值模型）、Edmisterd(1972)的小公司财务预警模型、英国的Taffler(1977)的多变量模式、日本开发银行建立的“利用经营指标进行公司风险评价的破产模型”；概率模型(Logistic regression model)－多元逻辑(Logit)回归模型、多元概率比(Probit)回归模型，这些模型的发展已趋于成熟，但存在着难以克服的缺陷。
20世纪90年代后，学者们开始探索使用新的方法，主要是非统计方法来创建的新兴的财务危机预警模型，它们从不同方面克服了传统模型的缺陷。
但新兴的财务困境预警模型的探讨与应用研究较为分散，还没有形成完善的综合研究格局。
基于利益相关者参与下的公司治理风险影响研究利益相关者理论的出现，是对传统公司理论“股东至上”逻辑的颠覆，是新经济环境下公司治理理论的必然选择，通过对利益相关者理论的背景及概念介绍，对利益相关者在公司中的利益要求及其与公司治理风险的关系，做一具体分析，论证了其参与治理的必然性，并对其今后的发展提出合理建议，对我国公司治理的发展有一定的积极启示。
标签：利益相关者治理风险存在问题防范对策1 研究背景公司治理是随着现代股份公司所有权与控制权相分离而产生的，其核心思想是如何平衡各方利益主体的权力。
近年来中外学者的研究使得公司治理的结构越来越清晰，明确规定了公司各个参与者的责任和权力分布，诸如董事会、经理层、股东和其他利益相关者。
其中，为了有利于公司上市需要改善治理结构和提高管理水平，就要把以员工、投资者、社会公众和特殊利益团体等为代表的利益的相关群体参与到公司治理中，但同时，也增加了公司的治理风险。
2008年，一场由美国次贷危机引发的金融海啸席卷全球，对全球金融市场乃至实体经济造成巨大冲击，这场危机的背后反映出的正是日渐积累的治理风险，损害的是全球利益相关者的利益。
为了规避这种风险，引入利益相关者治理模式，让直接受到治理风险影响的利益相关者群体参与到公司治理之中，在理论上成为防范治理风险的必然选择。
2 利益相关者参与治理与治理风险关系本文主要从利益相关者治理的公司员工参与程度、公司投资者的关系管理、公司社会责任履行的状况、公司监督管理部门的关系以及公司诉讼与仲裁事项等五个关键要素，来对相关者治理利益进行全面评价。
2.1 员工参与治理程度与治理风险关系员工是公司极为重要的利益相关者，员工在企业中投入的通常是专业化程度较高的特殊工艺。
他们通常追求的利益要求主要包括以下几点：①有较高的工资、福利费；②能积累工作经验，培育人力资本；③有良好的工作条件；④企业能认同自己；⑤有机会参与企业管理；⑥企业能长期生存和发展；⑦获得上级的信任与合理授权；⑧企业决策能公正；⑨有融洽的组织气氛和人际关系；⑩有企业荣誉感。
基于深度学习与大数据分析的企业财务预测与风险评估企业财务预测与风险评估是企业经营过程中非常重要的一个环节。
传统的财务预测和风险评估方法往往依赖于人工经验和统计模型，这种方法存在着主观性和数据局限性的问题。
在当前互联网和大数据时代，开展基于深度学习与大数据分析的企业财务预测与风险评估成为了现代企业管理的新趋势。
深度学习是一种人工智能算法，通过构建多层的神经网络模型来解决复杂的问题。
与传统的统计模型相比，深度学习具有更强大的拟合能力和自适应能力。
大数据分析则是指对海量、高维、复杂数据进行挖掘和分析，从中提取有价值的信息。
基于深度学习与大数据分析的企业财务预测与风险评估结合了这两种方法的优点，能够更准确地预测企业未来的财务状况并评估风险。
首先，基于深度学习与大数据分析的企业财务预测能够提高预测的准确性。
深度学习模型可以对庞大的历史财务数据进行学习和训练，提取出数据中的规律和趋势，并预测未来的财务状况。
相比传统的统计模型，深度学习模型更能够捕捉到数据之间的复杂关系，从而提高预测的准确性。
同时，采用大数据分析方法可以对企业的大量数据进行挖掘和分析，从中提取出对财务预测有影响的特征，进一步提高预测的准确性。
其次，基于深度学习与大数据分析的企业财务预测能够提供更及时的信息。
传统财务预测方法依赖于人工经验和历史数据，其预测结果可能存在较大的滞后性。
而基于深度学习与大数据分析的方法能够通过实时获取、分析和处理大量的企业数据，及时反映出企业的财务状况和趋势，为企业提供及时的财务预测信息，帮助企业更好地进行经营决策。
此外，基于深度学习与大数据分析的企业财务预测还可以辅助企业进行风险评估。
通过对大量历史数据和外部环境数据的分析，利用深度学习模型能够预测出潜在的风险因素，并对其进行评估。
同时，大数据分析可以提供更全面的风险信息，为企业提供风险预警和风险管理的依据，帮助企业降低经营风险。
然而，基于深度学习与大数据分析的企业财务预测与风险评估也面临一些挑战。
上市公司的财务分析和预测在当今经济时代，上市公司是一个极为重要的概念，这是由于股票市场的发展使得很多公司利用股票为公司募集资本，获得了相应的资金、资源以及发展机会。
然后市场交易也提供了一种空间，允许人们购买股票或买卖股票，从中获利。
但是如果投资者没有掌握财务分析和预测的专业知识，则会遇到很大的风险。
因此，本文将探讨上市公司的财务分析和预测。
一、财务分析的目标与方法财务分析的目标是了解公司财务状况，并根据分析结果做出决策。
财务分析分为水平分析和垂直分析。
水平分析是比较某一年份公司的财务报表与其他年份的财务报表，以了解其金融状况在不同时间内的发展情况。
垂直分析是对同一报表中的各项目目进行比较，以了解各项目在整个公司财务状况中所占比重。
同时，分析财务比率是衡量公司财务状况的重要工具，如流动比率、速动比率、应收账款周转率、应付账款周转率等。
分析这些比率可了解公司的能力，生产资产周转能力，应收和应付资款周转能力等等方面的表现，而这能够帮助投资者找到具体的问题所在。
二、财务预测的步骤与方法影响股票投资的风险因素很多，因此，财务分析与预测等专业分析手段对于投资的价值非常显著。
而公司财务预测则是分析上市公司各项财务指标的变化历史、市场变化情况、企业发展策略和国家友好政策等多种因素，以预测企业将来的业绩和财务情况。
财务预测的步骤大致可以分为以下几部分：第一步，了解公司的业务模式、业务形态，以及公司的历史财务信息。
第二步，针对公司的经营规模、运营成本、管理效率、现金流、资产负债情况、业绩和市场环境因素等进行研究分析。
第三步，根据以上分析结果，进行财务预测和资产预测，包括预测公司的收益状况、资产负债状况、现金流量状况等需要预测的财务指标。
第四步，总结分析结果，判断该公司未来展望的方向，并制定相应的投资策略。
财务预测可以使用多种方法，比如时间序列分析、回归分析、效果评估法、概率分析和政策分析等。
在这些分析方法中，概率分析是目前使用最广泛的方法。
企业财务困境预测的三种研究模型分析-证券投资论文-经济学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——财务困境(Financial Distress)又称财务危机(FinancialCrisis)、财务失败(Financial Failure)，财务破产(FinancialBankruptcy)只是财务困境的一种极端表现，是最严重的财务困境状态。
企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为违约风险(Default Risk) （吴世农和卢贤义，2001）。
自Beaver(1966)使用财务比率来预测企业失败的研究以来，有关企业财务困境预测的研究便成为国内外学者广泛关注的课题。
当前，预测和管理企业财务困境越来越成为企业经营、投资决策和贷款决策的一个重要组成部分(Beaver，Correin McNichols，2011)，股东、债权人以及企业员工都对财务困境或即将破产的风险给予高度的重视。
目前，理论界关于企业财务困境预测的研究基本形成了以下三种主流的方法或模型：基于会计信息的传统模型，以Altman (1968) 的Z-Score 模型为代表；基于未定权益分析(Contingent Claims Analysis，CCA)的模型，该模型视权益为公司资产价值的一项看张期权，如Vassalou Xing(2004)的研究；风险模型(Hazard model)，这种模型同时使用会计和市场数据来预测企业的财务困境，以Shumway(2001)的研究为代表。
这些模型的判别能力常通过以下3 个维度来衡量(Agarwal Taffler，2014)：区分失败和非失败企业的能力；不同模型捕获企业失败或破产的增量信息程度；当失败和非失败企业的误分类成本不同时，模型的绩效表现。
现有研究常在这3个维度间进行比较，并得出了一些有争议的结论。
一、基于会计信息的传统模型基于会计信息的传统模型从上市公司公开披露的财务报表中滤取信息来评估企业陷入财务困境的程度。
中国上市公司的财务困境预测 陈 晓 陈治鸿 清华大学经济管理学院 Ｔｅｌ： （８６１０） ６２７８－９８６３ Ｆａｘ： （８６１０） ６２７８－８１３３ Ｅ－ｍａｉｌ： ｃｈｅｎｘ＠ｅｍ．ｔｓｉｎｇｈｕａ．ｅｄｕ．ｃｎ 邮编：北京 １０００８４ 修改于２０００年６月９日 中国上市公司的财务困境预测１ 〖摘要〗 预测上市公司的财务困境是投资者、债权人及证券市场监管机构所广泛关注的课题。
本文以因财务状况异常而被特别处理（ＳＴ）作为上市公司陷入财务困境的标志，运用多元逻辑回归模型和可公开获得的财务数据对中国上市公司的财务困境进行了预测。
通过试验１２６０种变量组合，我们发现负债／权益比、应收帐款周转率、主营利润／总资产和留存收益／总资产对上市公司财务困境有着显著的预示效应。
就判别正确率而言，本研究所发现的最优模型能够从上一年ＲＯＥ公告小于 ５％的上市公司中预测出７３．７％的下一年会进入ＳＴ板块的公司，总体正确率为７８．２４％。
〖关键词〗财务困境 预测 逻辑回归 交互检验 正确率 前言 本文以中国上市公司作为研究对象，以因财务状况异常而被列为特别处理公司（ＳＴ公司）作为界定上市公司的财务困境标志，采用多元逻辑回归模型寻找最佳的利用公开财务数据预测中国上市公司财务困境的预测模型和变量。
我们的研究结果表明，尽管只有十年历史的中国资本市场中的会计数据质量不尽人意，但财务数据对投资者预测公司的财务困境仍然很有帮助。
利用前一年报告的财务数据，我们所发现的最优模型能够正确预测出７３．７％的在下一年进入ＳＴ板块的公司，而具有显著解释能力的财务指标则分别为：反应财务杠杆的负债／权益比，反应资产管理能力的应收帐款周转率，反应盈利及回报能力的主营利润／总资产比，以及反应股本扩张能力的留存收益／总资产比。
本文共分为五个部分，第一部分简要回顾了财务困境预测的相关文献，第二部分描述了在中 国的研究背景，第三部分讨论了研究设计和样本采集方法，第四部分给出了估计和预测判别结果，并进行了相应的边际和成本比较分析，第五部分则为本文的结论。
□财会月刊·全国优秀经济期刊□·26·2012．6下旬一、有关财务危机预测的研究方法财务危机预测模型是由Beaver 最早提出来的，之后许多预测方法被用于公司财务危机预测研究。
20世纪60年代主要是Beaver 和Altman 分别采用单变量判别分析和多变量判别分析进行财务危机预警研究。
20世纪80年代，Ohlson 首先将Logistic 模型应用于财务预警领域，20世纪90年代神经网络又被引入财务危机预测。
20世纪80年代，Frydman 等将决策树引入了财务预警研究中，决策树（DT ）在解决分类问题上具有简单和易于理解的优点。
决策树是一种对大量数据集进行分类的非常有效的方法，通过决策树的构造模型，从大量信息中挖掘有效的数据，提取有价值的分类规则，从而获得有用的知识，帮助决策者准确预测。
它的基本算法是贪心算法，采用自顶向下的递归方式构造决策树。
根据决策树增长的方法不同，学者们提出了很多经典的决策树算法。
1986年J ．R.Quinlan 提出了决策树ID3算法，有人在此基础上提出了一些改进的SLIQ 、SPRINT 、CHAID 等一些算法。
这些算法运用也被运用到财务预警方面。
姚靠华、陈晓红（2007）运用这些算法对我国上市公司的财务预警问题进行了研究。
1982年Z.Pawlak 教授提出了粗糙集理论，运用粗糙集的方法可以对属性进行约简，把粗糙集的知识运用到决策树上，国内外学者提出了很多不同的建树方法并应用到很多领域。
2001年赵卫东、李旗号运用粗糙集知识对决策树进行了优化，通过引入粗糙集理论中可分辨的概念给出一种方法，这种方法通过优化降低了树的高度。
2009年Iftikhar U.Sikder 和Toshinori Munakata 的基于粗糙集和决策树对低地震活动前兆因素的描述，他们运用粗糙集和决策树的方法，使用了信息增益和熵产生一系列规则，对地震进行预警。
财务困境预测研究综述蔡丽君(江苏大学财务处，江苏镇江212013)摘要：对于上市公司的发展和运行而言，时刻把握其财务运行状况十分重要，而在当下瞬息万变的市场环境下，财务困境的评估和预测成为一项十分关键的工作，对于上市公司的财务管理具有不可替代的关键价值。
本文重点围 绕上市公司的财务困境评估以及预测问题，在梳理海内外研究人员研究成果的前提下，总结了上市公司财务困境的 概念和缓解问题的多种方法，并基于此创建更为合理、高效的危机预测研究模型，将其运用在实际环境下，有望发挥 更突出的效果。
关键词：财务困境；预测模型；财务风险中图分类号：F275 文献识别码：A文章编号=2096 —3157(2020)34—0058—03一、 财务困境的概念财务困境（Financial Distress)即为财务危机（Financial crisis)，任其发展的话将会带来破产的不利结果。
不管是理 论层面或者在实践层面，财务困境的概念都有很大的分歧，海内外研究人员具备不同的观点倾向性。
财务预警模型中 的失败样本通常选取S T公司，即Special Treatment的英文 首字母缩写，直译为“特别处理”，S T股是指境内上市公司经 营连续两年亏损，被进行退市风险警示的股票，在一些财务 危机的阐述和研究中，人们往往运用较为常规的表达，即“无 法偿付到期债务”，也就是由于上市公司的财务状态和运营 能力下降，导致无法及时偿还债务。
公司只有保持持续获利 能力，才能将自身的生存和发展延续下去。
在公司的运营过 程中，一方面，从外部市场得到所要求的资源；另一方面，是 对外部市场提供产品以及服务,并赚取自身的利润和差价。
公司从市场中得到的货币最低不能少于购买资源而付出的 货币，否则将难以维持自身的稳定运营，出现入不敷出的情 况。
因此，公司生存发展的威胁因素可总结为两个方面:其 一为长时间的亏损问题，它属于公司经营中止的内在因素；其二为无法及时偿还债务的问题，这是公司经营终止的直接 因素。
摘要：对于企业投资者、所有者和管理者来说，对企业的财务危机进行预测具有很强的现实意义。
本文通过将决策粗糙集中的三枝决策思想应用到优势关系中，并且将其用来预测财务危机，从而构建了一种以优势关系决策粗糙集为基础的上市公司财务危机预测模型。
通过对调查结果的分析，发现最终对实例的分析结果与实际状况相符合，从而充分体现了所设计模型的有效性和可行性，为企业预测财务风险提供了参考。
关键词：财务危机预测三枝决策优势关系决策粗糙集
一、研究背景及意义
股份制的改革，是在二十世纪八十年代末九十年代初逐步出现的。
股票的发行首先是在上海、深圳等一些经济发展相对发达的城市出现的。
上市公司的数量也和资本市场的发展呈现正相关。
一系列数据表明，截止到2011年底，市场中存在的上市公司已经达到两千多家，市值总计达到21万亿元，位居全球第三。
在全国经济发展中，上市公司的发展已经成为整个经济发展的中坚支柱，我国经济在世界经济发展浪潮中居于领先地位，受到了全球的关注。
尽管上市公司的发展呈现一派欣欣向荣的景象，但是在其发展中同样存在诸多问题。
例如，许多上市公司由于各种原因，最终导致经营上的困难甚至破产，造成这一结果的一个最主要的原因，是由于上市公司在财务运行中出现的一系列问题。
上市公司如果在股票交易的过程中出现“异常状况”，那么根据证券交易所中建立的上市规则，应该对此“异常状况”进行特别对待。
特别对待的方法主要是退市风险警示和其他特别处理。
如果在上市公司的股票简称前加“*st”的话，则表示退市风险警示；如果在上市公司的股票简称前加“st”的话，则表示其他特别处理。
st制度的主要作用就是对于投资者在进行股票投资的过程中存在的风险进行警示，但是由于上市公司当年的年报信息相对滞后，这就要求股民以及投资者在进行投资决策之前，需要对上市公司的财务信息进行系统全面的了解；同时，上市公司为了避免财务危机的出现，也需要对自身的财务状况进行一个细致的梳理记录，只有在对财务问题进行详细了解、对投资风险进行识别，并且对原因进行分析的基础上，才能通过制定一系列有效措施应对风险或者是将风险降低到可以接受的最低水平。
由此可见，只有在对企业的财务状况进行合理了解、保证企业顺利发展的情况下，上市公司才可能会避免财务危机的出现，从而对股民、投资者的资金安全、社会资源的合理优化配置均具有一定的意义。
本文是通过对我国2012年上市公司的财务报告数据进行分析，将带有三枝决策语义的决策粗糙集方法应用到财务危机预警的研究中，建立了一种新型优势关系决策粗糙集预测方法，通过主客观相结合，进行实际例证的研究，旨在通过此种研究为预测我国上市公司的财务状况提供一条新型路径。
二、研究现状分析
（一）国内外财务危机预警的研究现状
本文通过对国内外的财务危机预警进行双重研究，希望全面具体地了解财务预警研究的现状。
1.国外财务危机预警状况研究
在国外，研究财务危机预警的模型主要有非参数分析法以及神经网络模型、多元线性判别模型、单变量判别模型等。
单变量判别模型是由fitzpatrick建立的一种单变量判别模型，该模型是第一次对财务危机进行预测研究。
在研究过程中，fitzpatrick将“净利润/股东权益”和“股东权益/负债”这两个财务比率与成功企业比率进行对比。
此单变量判别模型可以预测企业财务状况。
beaver则发现了“现今流量/债务总额”、“净收益/资产总额”、“债务总额/资产总额”这三个财务比率是可以对财务危机进行预测的，此方法是beaver分别对成功公司和破产公司进行比较得出的最终结论。
单变量模型具有多个优点，例如该模型计算简单
方便、便于理解。
但是也存在一定的缺陷，例如企业各个变量之间存在的相互影响不易被反映出来；企业具有的财务复杂状况特征难以被反映出来；评价一个相同的企业也会得出不同的结论，即使分析时采用的是不同变量。
最早将逻辑回归方法应用到财务危机预测中的是ohlson，逻辑回归方法具有多个优点，例如该方法可以使问题的预测得到简化，可以使应用范围更加广阔，同多元线性判别模型相比，该模型的要求相对较低。
2.国内财务危机预警研究
和国外对财务危机的预测研究相比，国内研究相对比较滞后，且大部分的研究成果建立在国外研究的基础上。
我国财务风险预测模型的首次建立是通过学者吴世农和黄世忠等人建立的。
随着对我国财务危机风险预测的更进一步研究表明，主要的研究方法如神经网络和粗糙、统计学方法、聚类方法等也被应用到此类研究中。
陈静通过利用二元线性回归分析和单变量预警分析来研究财务风险预测问题。
（二）决策粗糙集理论研究现状
三、基于优势关系粗糙集的属性约简方法
在粗糙集研究领域中，有一项重要的分支就是属性约简。
在实际市场中，有很多研究对象都是具有一定的偏好关系的，是按一定的顺序进行的。
greco等通过以粗糙关系为基础的粗糙集方法来对这类具有偏好关系的数据进行处理。
（一）粗糙集基本概念及属性约简方法评述
2.粗糙集属性约简方法评述
随着科技的快速发展，互联网时代的到来，我们的信息传递越来越快，交流也越来越方便。
这是一个各种信息充斥的时代，在纷繁复杂的信息中，有许多信息是冗长的、多余的，过多的无效信息有碍于我们对正确决定的选择。
在这种情况下，我们需要对信息进行合理筛选，选择我们需要的正确有用信息，删除我们不需要的无效信息。
在粗糙集理论中，有一个不可或缺的部分就是属性约简。
属性约简就是为了删除相关性不大的属性，在不影响数据库的分类和决策能力的情况下，将属性找到最小约减，在此情景下找到的最小数据的集合可以称之为核。
（二）优势关系粗糙集的信息系统
四、优势关系决策粗糙集
（一）基于判别分析的三枝决策
在多元统计方法中，判别分析是一种常用的分析方法。
该分析方法主要是利用一系列自变量预测因变量的分类状况来进行判别。
还有一种二枝决策模型，该模型只是将据真和采伪错误进行考虑，忽略对延迟错误的考虑。
朴素贝叶斯模型则考虑了三枝模型，但是也只能对离散数值型进行处理。
将二元logistic模型引入三支决策，可以解决连续型或者混合型数值。
判别分析的三枝决策步骤包括：
1.原始信息表的构建；
2.logistic回归方程的建立；
（二）优势关系决策粗糙集
决策粗糙集本身是以等价关系为基础的，本文中的优势关系是通过等价关系延伸得来的。
对对象的分类概率进行计算，主要是通过决策属性和对象间的条件属性进行计算得来。
决策粗糙集理论研究体系是可以通过优势关系决策粗糙集的提出建立的。
五、基于优势关系决策粗糙集的财务危机预测模型
（一）基于优势关系决策粗糙集的财务危机预测模型的基本步骤
财务危机预警模型是以决策粗糙集为基础的模型，该模型包括以下几个主要步骤：构建指标体系、获取原始数据、对数据进行预处理、筛选和预测指标等。
（二）指标体系的构建
工作准确程度的预测方法是通过指标的科学性构建。
对财务指标的确定应该遵守的原则有：全面性原则、真实性原则、可获得性原则等。
关于财务危机的研究资料中，模型方法的改变也在影响着指标的改变。
企业在对指标按照一定的原则选取完以后，需要反映出自身的特点，例如偿债方面的能力、自身运营的能力、自身发展的能力等。
六、结束语
本文首先研究了财务危机预测在国内外的发展状况，在此基础上设计出一种新型的属性约简法对指标进行筛选，将包含有三枝决策的决策粗糙集应用到了财务危机预测中，最终建构了一种新型的上市公司财务危机预测模型，该模型是以决策粗糙集为基础的预测模型，它将为企业预测财务风险提供一定的参考。
