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基于Z-Score模型的财务困境预测研究摘要：财务困境是企业经营中可能面临的重要问题，对企业未来的发展产生负面影响。
本研究旨在基于Z-Score模型，通过对企业财务指标进行分析，预测企业可能面临的财务困境，并提出相应的预警措施。
研究发现，Z-Score模型能够有效地预测企业的财务困境，并为企业经营提供指导和参考。
关键词：Z-Score模型；财务困境；预测；财务指标引言企业的财务状况是企业经营的重要指标之一，对企业的稳健发展起着至关重要的作用。
由于外部环境的不确定性和市场竞争的激烈性，企业在经营过程中可能会出现各种各样的问题，其中财务困境是一个极为严重的问题。
财务困境不仅会影响企业自身的经营状况，还会对整个市场经济造成一定的影响。
对企业可能面临的财务困境进行预测并提出相应的预警措施对企业的经营和市场经济都具有一定的重要意义。
一、Z-Score模型的基本原理Z-Score模型是一种基于企业财务指标的综合评价模型，其基本原理是通过对企业的财务指标进行加权组合，得出一个综合评分，从而评价企业的财务状况。
Z-Score模型主要考虑的财务指标包括企业的资产状况、盈利能力、偿债能力等方面，通过对这些指标进行合理的加权计算，得出一个综合评分，如果综合评分低于一定的阈值，则表示企业可能面临财务困境。
具体来说，Z-Score模型的计算公式为：Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 1X5X1代表资产回报率（ROA），X2代表资产周转率（ATO），X3代表所有者权益比率（EQR，或称为净资产收益率），X4代表权益与负债比率（EQTL），X5代表营业利润与营业总收入比率（OPR），根据实际情况选取合适的权重系数进行加权计算，然后得出Z-Score值，若Z-Score值低于一定的阈值，则表示企业可能面临财务困境。
基于Z-Score模型的财务困境预测方法主要包括以下几个步骤：1. 数据收集：首先需要对企业的财务报表进行搜集，包括资产负债表、利润表等内容，获取企业的财务指标数据。
企业财务困境的模型研究一、引言企业财务困境对企业生存和发展产生了巨大影响，了解和研究企业财务困境的模型对企业管理者和决策者具有重要意义。
本文将探讨几种常见的财务困境模型，包括经典的财务压力模型、财务危机传染模型以及财务恶性循环模型，以期为企业提供解决财务困境的有效工具和策略。
二、财务压力模型财务压力模型是企业财务困境研究的基础。
该模型认为企业财务困境常常源自财务压力，即企业面临的负债累积和资金短缺等问题。
财务压力模型通过考察企业的财务指标，特别是负债率、债务分布以及现金流状况等因素，来预测企业的财务困境。
三、财务危机传染模型财务危机传染模型认为企业财务困境具有传染性，即一家企业的财务困境可能会对其他相关企业产生连锁反应。
财务危机传染模型主要考察企业间的债务关系、供应链关系以及市场关系等因素，以揭示企业财务困境传染的动力学过程和路径。
四、财务恶性循环模型财务恶性循环模型是对企业财务困境进一步深入研究的模型。
该模型认为企业财务困境常常形成恶性循环，即财务困境导致经营困难，进而影响企业的再融资能力和信誉，难以摆脱困境。
财务恶性循环模型通过考察企业的资产负债表、收益表以及现金流量表等财务指标，以揭示企业财务困境形成恶性循环的原因和机制。
五、应对策略对于企业财务困境，及时采取有效的应对策略至关重要。
根据以上研究模型的启示，我们可以提出以下几种应对策略：1.加强财务风险管理。
企业应制定合理的负债策略，控制负债率和债务结构，同时增加流动性储备，以应对可能出现的财务压力。
2.建立稳固供应链关系。
加强供应链合作伙伴之间的互信与合作，建立供应链风险管理机制，以减少财务危机的传染性。
3.注重企业形象和声誉管理。
积极树立企业形象，提升企业信誉度，以增强企业的抵御外部负面影响的能力。
4.持续改进内部财务管理。
加强内部财务管理，提高财务透明度和预警机制，及时发现和解决潜在的财务问题，从而避免财务恶性循环的产生。
六、结论通过对企业财务困境的模型研究，我们可以更好地了解财务困境的成因和传播机理，并提出相应的解决策略。
基于Z-Score模型的财务困境预测研究摘要财务困境预测一直是企业管理和投资者关注的焦点之一。
Z-Score模型是一种常用的财务困境指标模型，通过对企业的财务数据进行分析，可以预测企业是否处于财务困境之中。
本文通过对Z-Score模型的理论和应用进行研究，探讨了其在财务困境预测中的有效性和局限性，并提出了一些改进措施。
研究结果表明，Z-Score模型在财务困境预测中具有一定的准确性和可靠性，但在实际应用中仍需综合考虑企业的特定情况，结合其他财务指标进行综合分析。
一、引言随着市场竞争的加剧和经济环境的变化，企业面临着越来越多的挑战，包括市场风险、经营风险、财务风险等。
财务困境是企业面临的一种常见风险，一旦企业陷入财务困境，则可能面临着倒闭、破产等风险。
对企业的财务状况进行准确的预测和评估，对于企业管理者和投资者来说显得尤为重要。
Z-Score模型是一种用于预测企业财务困境的指标模型，由美国学者愈野·艾尔塔曼（Edward I. Altman）于1968年提出。
这个模型基于企业的财务数据，通过一系列的计算公式，可以得出一个Z值，从而预测企业是否处于财务困境之中。
由于其简单而有效的原理和方法，Z-Score模型被广泛应用于企业的财务分析和风险管理之中。
本文将通过对Z-Score模型的理论和应用进行研究，探讨其在财务困境预测中的有效性和局限性，并提出了一些改进措施。
希望通过本文的研究，能够为企业管理者和投资者提供一些有益的参考，帮助他们更好地预测和评估企业的财务状况。
二、Z-Score模型的理论基础Z-Score模型是基于企业的财务数据，通过一系列的计算公式来预测企业的财务困境的指标模型。
其理论基础主要包括以下几个方面：1. 财务数据的选择Z-Score模型主要基于企业的财务数据进行分析，包括资产、负债、营业收入、盈利能力等。
这些数据可以反映企业的经营状况、财务稳定性等方面的情况，是进行财务困境预测的重要依据。
基于Z-Score模型的财务困境预测研究随着经济全球化进程的不断加快，企业面临着日益激烈的竞争环境和风险挑战。
在这样的背景下，财务困境预测成为企业管理者和投资者关注的重要问题。
财务困境预测是指利用一定的模型或方法，通过对企业财务数据进行分析，预测企业未来是否会面临财务困境的可能性和程度。
Z-Score模型是一种被广泛应用于财务困境预测的方法，本文将通过对Z-Score模型的原理和应用进行介绍，并利用实际案例进行分析，探讨Z-Score模型在财务困境预测中的应用价值。
一、Z-Score模型原理Z-Score模型是由美国学者Edward I. Altman于1968年提出的，用于预测企业破产的可能性。
该模型通过对企业财务数据进行多元线性回归分析，构建出反映企业偿债能力和盈利能力的综合指标Z值，通过Z值的大小来判断企业是否处于财务困境。
Z-Score模型的计算公式为：Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 1.0X5Z-Score模型的应用涉及到企业财务数据的收集、指标计算和Z值预测。
在实际应用中，首先需要对企业的财务数据进行收集和整理，包括资产负债表、利润表、现金流量表等，然后按照Z-Score模型的计算公式对各项指标进行计算，最后得出企业的Z值。
通过比较Z值与相应的临界值，可以判断企业的财务状况，进而进行财务困境的预测和风险评估。
为了验证Z-Score模型在财务困境预测中的应用效果，我们将以某上市公司为例，对其2018年和2019年的财务数据进行分析，并利用Z-Score模型进行财务困境预测。
根据该公司的财务报表数据，我们计算出了其2018年和2019年的Z值如下：| 年份 | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | Z值 || ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- || 2018年 | 0.35 | 0.25 | 0.15 | 2.5 | 0.5 | 3.1 || 2019年 | 0.31 | 0.20 | 0.10 | 2.8 | 0.4 | 2.9 |通过对比2018年和2019年的Z值，我们可以发现该公司的Z值在两年之间有所下降，尤其是在X3和X4指标方面，有较明显的下降趋势。
传统“Z-Score”模型与人工智能视角下的财务风险预警比较叶文涛摘要：“大智移云”时代下，人工智能快速发展，人工智能与行业融合也紧锣密鼓地进行。
人工智能与财务风险预警融合，催生出预测精度非常高的人工智能模型。
传统“Z-Score”模型与人工智能模型相比有何优势，在哪些方面又存在不足。
文章以康美药业为例，对两种模型进行了简单的对比，阐述了它们各自的优势以及对未来发展的前景。
关键词：财务困境；财务风险预警；Z-Score 模型；人工智能模型一、前言作为多元线性决策方法的典型模型，具有较高的预测精度的“Z-Score”模型被广泛应用于各个领域。
国内外学者为了提高模型的适应性及精度，提出很多改进模型，这些模型现在依然活跃在财务风险预警研究中。
人工智能一问世就掀起了轩然大波，2017年德勤财务机器人正式上岗，机器人处理基础会计问题效率之高，是人类不可及。
人工智能与会计行业的融合并没有停止在基础领域，在财务管理方面也进行着深度融合，人工神经网络模型为复杂多变的企业环境提供了有效的预警手段。
传统“Z-Score”模型在人工智能时代在财务风险预警方面是否还有用武之地，跟人工智能模型相比传统模型又存在哪些局限性，这些问题在本文都会得到解答。
二、财务困境界定财务风险预警研究中如何判定企业处于财务困境是首要解决的问题。
国内外学者对这一问题进行了广泛的讨论，虽然没有统一的概念，但通常认为：第一，公司破产，公司申请破产是最容易定量分析的；第二，投资者、债券人等认为一旦破产，会给他们带来重大财务损失的公司，一旦有公司露出破产迹象会立刻引起他们的高度警觉。
但以上观点在中国资本市场适用性却值得商榷，因为宣布破产的公司多数为初创公司，这些公司对公众利益影响并不重大，且这些公司数据信息难以获取。
相反，切实影响公众利益的上市公司却极少出现主动申请破产的，即便陷入极其严重的财务问题，依旧能坚持不退市、不破产。
因此，在中国财务困境需要采用更加适合中国资本市场特点的界定。
基于Z-Score模型的财务困境预测研究财务困境是企业经营过程中普遍存在的一种经济现象，也是公司经营中必须关注的重要指标。
为了识别可能面临财务困境的公司，研究者们发展了各种预测模型。
其中，基于Z-Score模型的财务困境预测研究得到了广泛的应用。
Z-Score模型最早由美国学者爱德华·阿特斯在20世纪60年代提出。
该模型将企业的财务指标分别计算得到加权分数，最终将这些分数加权求和得到一个Z值。
Z值越低，代表企业面临财务困境的可能性越大。
该模型主要基于企业财务数据来预测其未来是否会陷入财务困境。
其中，Z-Score模型将财务指标分为五大类，包括流动性、负债与资产比率、利润率、营业规模和市场价值等。
通过计算每个指标的加权得分，然后汇总求和得到Z值，再根据不同的Z值范围分类判定企业是否面临财务困境。
研究表明，Z-Score模型是一种非常有效的预测财务困境的方法。
尤其是在面临金融危机等经济周期性变化时，该模型的预测效果更加准确。
此外，以Z-Score方法进行分析，还能够发现企业潜在的财务问题，从而提供决策者一个相对清晰的全面情况。
然而，该模型也存在一些局限性。
首先是数据收集的不便，企业财务数据并不总是能够很方便地获取。
其次是该模型忽略了非财务因素的影响。
企业的经营环境、市场地位、经营者决策等因素同样会影响企业的财务状况。
最后，当企业经营环境发生变化时，可能需要调整加权因素，以应对新情况的发展。
综上所述，Z-Score模型是一种有效的预测企业财务困境的方法。
该模型基于企业财务指标进行计算，为决策者提供了一些宝贵的预警指标，让企业能够尽早发现并应对潜在的财务问题。
但是，决策者在使用该模型时，还需要考虑到其他各种因素的影响，以做出更加全面的决策。
财务困境预测模型比较研究
摘要
企业财务困境预测作为一个重要的管理课题，近期引起了国内外学者及企业界热议。
本文就目前比较流行的财务困境预测模型（即多元线性回归模型、Logit模型、Cox模型和决策树模型）的研究进行梳理，对各模型特点、特征及其实用性进行讨论。
分别从模型的定义、拟合方法以及优势和劣势等几个方面，对这四种模型进行了详细介绍和对比分析。
结果表明，多元线性回归模型在建模准确性方面具有优势，Logit模型具有改变变量指标的灵活性，Cox模型在考虑时间因素方面有更好的表现，而决策树模型在处理复杂问题以及解释结果方面有更大的作用。
从而提出了不同预测模型应用在企业财务困境预测过程中综合参考的建议，以便为企业的财务风险控制提供建议。
关键词：企业财务困境；财务困境预测；多元线性回归模型；Logit 模型；Cox模型；决策树模型
1绪论
企业财务困境预测是检测企业长期经营的风险，及时调整经营方式，有效防范财务风险的一项重要管理课题。
财务困境预测模型综述【摘要】财务困境预测一直是财务界的研究热点。
文章梳理了相关财务困境预测模型的发展脉络，对传统的和现代的财务困境预测模型进行了系统的评述，并对未来财务困境预测的研究作了展望。
【关键词】财务管理；财务困境；预测模型一、引言财务困境预测是财务管理活动的重要环节，目的是找出财务困境的作用机理，以预测公司的财务状况。
财务困境预测模型的研究一直是财务困境研究的重点内容。
目前，单变量模型、多元线性判别分析、LOGIT模型、人工神经网络、支持向量机等已成功应用于财务困境的研究。
二、财务困境的定义关于财务困境（或财务危机），由于其引致变量的复杂性，对其定义还没有一个普遍的共识，大多数学者都是从自身研究取样的角度，来定义财务困境的相关内涵。
早期对财务困境的定义即为企业破产（Fitzpatrick，Winakor，smith，Foulke，Merwin），随着研究的进展，Beaver（1966）在研究财务困境模型时加入了拖欠债务的公司和拖欠优先股股利的公司，丰富了财务困境的内涵。
Amy Hing-Ling lau（1987）将企业财务状况划分成不同的阶段，将取消或减少股利到破产清算划分为困境期。
在国内，财务困境公司一般是被ST的公司（陈静，1999；吴世农、卢贤义，2001等）。
彭韶兵、邢精平（2005）把从资金管理技术性失败到大规模重组作为财务困境的阶段。
吴星泽（2011）在加入了利益相关者的前提下，将危机力量导致的支付能力不足视为财务困境。
虽然该定义考虑了利益相关者，但仍局限在现金流层面考虑财务困境。
笔者认为，企业出现下列事项就应当视为发生财务困境：税息折旧及摊销前利润（EBITDA）小于利息费用、存量破产、流量破产、债务违约、财务异常和其他异常等。
三、预测变量的选择（一）变量的分类财务类指标是最常用的一类衡量财务困境的指标，它是将财务指标作为预测模型的解释变量进行预测（Fitzpatrick，Altamn，Olhson，Odom et al.）。
财务困境预测模型的再比较This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.2004年中国经济学年会论文（金融学）上市公司财务困境预测模型的再比较1胡援成田满文江西财经大学金融学院， 330013摘要：本文将中国上市公司因财务状况异常而被特别处理（ST）作为企业陷入财务困境的标志，采用主成分分析方法确定模型变量，并利用多元判别分析、Logistic回归和改进型BP神经网络三种方法进行财务困境预测。
比较其预测结果发现，BP神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic回归模型，而后两者的判别效果接近，可见改进型BP神经网络模型更适合于企业财务困境预测。
但三种模型的长期预警能力均不够理想，需要建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测方式，以提高预测的准确性。
关键词：财务困境多元判别分析（MDA） Logistic回归改进型BP神经网络一、研究现状及意义财务危机是企业经营失败的具体体现,研究上市公司陷入财务困境的原因并建立完善有效且可操作的预警模型不仅具有理论意义、更具实际意义。
凭借科学的预警模型，上市公司可以及时预防和化解财务危机并提高危机预警管理的科学性；借贷者（银行）可以避免贷款的高风险；投资者可以获得财务风险的警示；政府监管机构可以更有效、更科学地进行市场监管,维护市场稳健运行。
最早提出企业财务预警分析模型的是Beaver(1966),随后许多学者从事该领域的研究,在研究方法上也不断完善和改进。
其中，具有划时代意义的是Beaver（1966）和 Altman （1968、1977）提出的Z—Score判别模型，以及Martin (1977)和Ohlson（1980）等提出的逻辑/概率回归模型。
Zavgren（1985）等学者使之进一步深化。
Aziz，Emanuel和Lawson （1988、1989）以现金流量模型为基础，提出公司的价值来自经营者、债权人、股东以及政府的现金流现值之和。
他们根据破产公司与非破产公司配对数据的分析，发现在破产前五年内，两类公司的经营现金流量均值和现金支付所得税均值有显着差异。
据统计，目前对财务困境分析用得最多的方法是多元线性判别分析方法和逻辑回归方法。
近年来，国外已开始尝试用新的方法进行财务困境预测并取得了一些初步性成果，如运用各种神经网络模型，以试图克服以往方法的缺陷。
同时，一些学者试图探讨企业财务危机的经济理论基础，从非均衡理论、期权定价模型和契约理论对财务危机进行分析和预测，并取得了一定的成果。
国内由于市场经济体制的进程和证券市场出现较晚等原因，在这方面的研究相对滞后。
陈静（1999）以1998年的27家ST公司和27家非ST公司，使用了1995—1997年的财务报表数据，进行了单变量分析和多元线性判定分析，在单变量判定分析中，发现流动比率与负1本文为国家自然科学基金资助项目《我国企业资本结构与风险控制研究》[项目批准号：]阶段性研究成果。
债比率的误判率最低；在多元线性判定分析中，发现由负债比率、净资产收益率、流动比率、营运资本/总资产、总资产周转率等6个指标构建的模型，在ST发生的前3年能较好地预测ST公司。
张玲（2000）以120家公司为研究对象，使用其中60家公司的财务数据估计二类线性判别模型，并使用另外60家公司进行模型检验，发现模型具有超前4年的预测结果。
高培业、张道奎（2000）采用29个财务指标，运用多元判别分析方法建模，发现由留存收益/总资产、息税前收益/总资产、销售收入/总资产、资产负债率、营运资本/总资产构成的判别函数有较好的预测能力。
吴世农、卢贤义（2001）以70家ST和70家非ST上市公司作为样本，采用盈利增长指数、资产报酬率、流动比率、长期负债/股东权益、营运资本/总资产、资产周转率等6个财务指标，比较了多元判别分析、线性概率模型和Logistic模型的预测效果，发现logistic模型的预测能力最强。
由于目前的研究所选取的样本数量和样本时间各有不同，预测精度也有较大差异，在研究方法上大多沿用传统的判别分析方法和Logistic回归方法，这些都是直接或间接地依赖于线性函数来建立模型，往往不能很好地拟合复杂的实际数据。
马喜德（2003）引入BP神经网络模型来增加预测精度，在国内做了一个较好的尝试。
本文亦试采用改进型BP神经网络模型，以求提高拟合精度，借助多种模型比较来选择更好的预警方法，以供企业、银行、政府及债权人决策之用。
二、实证研究的思路及方法本文以上市公司被ST作为企业经营失败的界定标准，这也是上市公司陷入财务困境的标志。
本文先对ST公司的类型和阶段进行划分,然后分析企业财务预警的相关模型。
再就所选取的因财务状况异常而被ST的所有上市公司进行分析，经初选获得150个财务困境企业样本，剔除非正常且数据缺省的公司，最终获得83个财务困境企业样本。
并同时根据行业和规模配比原则另外选取了83个正常企业作为配对样本。
在此基础上，我们选取了涵盖长（短）期偿债能力、营运效率、盈利能力、风险水平、发展能力、资本结构六大类共52个财务指标，通过主成分分析方法筛选模型的预测变量，并最终获得16个主成分变量用于财务困境预测。
最后, 将神经网络技术应用到中国上市公司的财务困境预测，并将其和多元判别分析模型、Logistic回归模型进行比较研究。
本文提出了以定量模型为主、以定性分析为辅进行财务困境预测的新观点。
需要指出的是，尽管学术界对财务预警模型进行了持续性的研究，但迄今为止人们尚无法准确确定预警模型应包括的财务变量。
因此，在选择预测变量时，人们只能以判别率的高低作为标准，进行大量的“搜索工作”，在若干种不同模型、变量组合、样本组合和估计技术组合中寻找判别能力最好的预测模型。
本文尝试建立三种判别模型(MDA、Logistic回归模型、神经网络模型)来预测财务危机并比较其判别效果，以确定最佳的预测模型。
三、上市公司财务困境分析变量的选取(一)样本设计和数据处理本文以沪深两市按行业板块分类的上市公司作为研究对象，数据来源于上海聚源数据投资分析系统。
将公司因财务状况异常而被特别处理（ST）作为企业陷入财务困境的标志，选取1998－2003年间所有ST公司作为财务困境公司样本。
由于证监会是根据上市公司前两年的年报所公布的业绩判断其是否出现财务状况异常并决定是否要对其进行特别处理的，所以采用上市公司前两年的年报预测其是否会被ST显然会夸大模型的预测能力。
因此，本文选择在上市公司被ST的前三年进行预测，判断其最终是否会陷入财务困境，即如果某上市公司在2003年被特别处理，我们采用2000年的年报数据进行预测。
为了剔除不同年份、行业和资产规模因素对财务困境预测的影响，我们根据以下原则按1：1的比例选择财务健康的上市公司作为配对样本：（1）研究期间一致，如财务困境企业采用的是2000年的数据，则财务正常公司也同样采用2000年的数据。
（2）配对样本与财务困境企业行业类型相同或相近。
（3）配对样本与财务困境企业的总资产规模相当。
(4)排除纯B股的ST公司及存在严重假帐的公司。
(5)排除数据严重缺失或不合理的公司及两年内就被ST的公司。
(6)排除因其他状况异常而被ST 的公司。
据此，本文确定了300个研究样本，同时剔除了非正常的ST公司和数据缺省的公司。
最后得到数据齐全且典型的样本总数为166个。
定义组合0为财务困境公司，组合1为财务健康公司，估计样本126家（其中财务困境公司63家，财务健康公司63家），预测样本40家（其中财务困境公司20家，财务健康公司20家）。
选取了涵盖长（短）期偿债能力、营运效率、盈利能力、风险水平、发展能力、资本结构六大类共52个财务指标，删除数据缺省的变量后得到26个初始变量，然后通过主成分分析法确定模型的预测变量。
表1 初始变量表由于标准化处理后的变量xj (1≤j≤k)均值为零，故主成分zj(1≤j≤k)的均值也为零，从而由特征值可求得各主成分的贡献率及累计贡献率，其中*ai 是主成分zi的贡献率，tal是指主成分z1至zl的累计贡献率。
在构造上市公司财务失败预测模型之前，先要设定希望主成分所包含总体信息的程度，即累计贡献率。
例如希望主成分提供总体95%以上的信息，则对应的Zmin 为S，要求tas≥95%。
这样S个主成分便包含了原来指标x1至xk95%以上的信息，变量数也由k减为S个。
在确定选择S个主成分之后，关键的一步是要对主成分做经济解释，即要对各主成分赋予新的意义，给出合理的解释，这个解释应该根据主成分的计算结果结合定性分析进行。
主成分是原始财务比率的线性组合。
在这个线性组合中各变量的系数有大有小，有正有负。
一般而言，线性组合中系数的绝对值大的财务比率表明其对该主成分的属性做出了较大的贡献，若几个财务比率系数相当时，则应认为这一主成分是这几个财务比率性质的综合。
现就样本的财务数据应用软件进行主成分分析，首先得到的是各财务指标的相关系数表（数据表从略），从表中可以看出：（1）26个财务指标基本上都呈正相关关系，这说明26个财务指标基本符合同趋势化的要求。
（2）从相关系数的大小来看，总资产收益率(x5)与净资产收益率(x6)的相关关系（）、税后利润增长率(x10)与利润总额增长率(x12) 的相关关系（）较高。
这说明公司的盈利能力比率与经营发展能力比率的相关性较高。
在主成分分析中，其次得到的是各主成分的特征值和贡献率（见表2）。
表2 主成分的特征值与贡献率个财务比率。
这16个主成分包含原来指标信息的%最后我们得到各主成分的因子得分系数表（见表3）。
表3 因子得分系数矩阵由表3我们可以得出原始财务比率的线性表达式及各主成分的经济意义：(1)在主成分Z1中,X4、X5、X6的因子载荷量远大于其它财务比率的负荷量，所以，Z1主要由成本费用利润率、总资产收益率及净资产收益率解释，它代表企业的盈利能力。
(2)同理, 主成分Z2主要由速动比率、总资产周转率解释，它代表企业的偿债能力与资产管理能力。
(3) 主成分Z3主要由净资产增长率、总资产增长率及资产负债比率解释，它反映企业的成长能力与长期偿债能力。
(4) 主成分Z4主要由流动比率、超速动比率解释，它反映企业的营运效率。
(5)主成分Z5主要由利润总额增长率、税后利润增长率及总资产增长率解释，它反映企业的盈利能力与发展能力。
(6)主成分Z6主要由主营业务利润率、销售毛利率及税后利润增长率解释，它反映企业的盈利能力。
(7)主成分Z7主要由股东权益比率及存货周转率解释，它反映企业的偿债能力与资产管理能力。
(8)主成分Z8主要由利息保障倍数、股东权益比率解释，它反映企业的风险水平与偿债能力。
