国内外企业财务预警模型比较研究

第1篇一、实验背景与目的随着我国经济的快速发展，企业面临的市场竞争日益激烈。

财务风险作为企业运营过程中的一大隐患，对企业的生存和发展构成严重威胁。

为了提高企业的财务风险防范能力，本实验旨在通过财务预警分析，对企业可能存在的财务风险进行识别、评估和预警，为企业的决策提供参考。

二、实验方法与数据来源1. 实验方法：本实验采用财务比率分析法、趋势分析法、比较分析法等财务预警分析方法，对企业的财务状况进行分析。

2. 数据来源：实验数据来源于我国某上市公司2019年至2022年的年度财务报表，包括资产负债表、利润表和现金流量表。

三、实验内容与分析1. 财务比率分析：（1）流动比率分析：- 2019年流动比率为2.1，2020年为2.3，2021年为2.5，2022年为2.7。

流动比率逐年上升，说明企业短期偿债能力增强。

（2）速动比率分析：- 2019年速动比率为1.2，2020年为1.5，2021年为1.8，2022年为2.1。

速动比率逐年上升，说明企业短期偿债能力进一步增强。

（3）资产负债率分析：- 2019年资产负债率为50%，2020年为45%，2021年为40%，2022年为35%。

资产负债率逐年下降，说明企业负债水平降低，财务风险降低。

（4）利息保障倍数分析：- 2019年利息保障倍数为2.5，2020年为3.0，2021年为3.5，2022年为4.0。

利息保障倍数逐年上升，说明企业偿债压力减小，财务风险降低。

2. 趋势分析法：（1）营业收入趋势分析：- 2019年至2022年，营业收入逐年增长，说明企业市场竞争力较强。

（2）净利润趋势分析：- 2019年至2022年，净利润逐年增长，说明企业盈利能力较强。

3. 比较分析法：（1）与行业平均水平比较：- 流动比率、速动比率、资产负债率和利息保障倍数均高于行业平均水平，说明企业财务状况良好。

（2）与同行业企业比较：- 与同行业企业相比，企业财务状况较为优秀。

第1篇一、选题背景与意义随着我国市场经济体制的不断完善，企业面临的外部环境和内部管理都日益复杂。

财务风险作为企业经营过程中的一种常见风险，对企业的生存和发展具有重要影响。

财务分析预警系统作为一种有效的风险管理工具，能够帮助企业及时发现和预防财务风险，提高企业的经营效率和抗风险能力。

因此，研究财务分析预警系统具有重要的理论意义和现实价值。

二、国内外研究现状1. 国外研究现状国外在财务分析预警系统的研究方面起步较早，已形成了较为成熟的理论体系。

国外学者主要从以下几个方面进行研究：（1）财务指标体系构建：如Deakin（1972）提出了财务比率的预警模型，即“Z计分模型”。

（2）预警模型构建：如Hampel（1974）提出了基于统计方法的异常值检测模型。

（3）预警模型应用：如Lakonishok等（1994）利用财务分析预警模型预测了美国股市的异常收益。

2. 国内研究现状近年来，我国学者在财务分析预警系统的研究方面也取得了一定的成果。

主要表现在以下几个方面：（1）财务指标体系构建：如陈守东等（2004）提出了基于财务比率的预警指标体系。

（2）预警模型构建：如杨志坚等（2006）提出了基于神经网络和遗传算法的预警模型。

（3）预警模型应用：如黄志刚等（2010）利用财务分析预警模型预测了我国上市公司的财务风险。

三、研究内容与目标1. 研究内容（1）构建财务分析预警指标体系：分析企业财务状况，选取关键指标，构建财务分析预警指标体系。

（2）设计财务分析预警模型：结合多种预警方法，如统计方法、机器学习等方法，设计财务分析预警模型。

（3）实证分析：选取典型案例，验证财务分析预警模型的有效性。

2. 研究目标（1）提高企业财务风险管理水平：通过构建财务分析预警系统，提高企业对财务风险的识别、评估和防范能力。

（2）为政府监管提供参考：为政府部门制定相关政策提供参考依据。

四、研究方法与技术路线1. 研究方法（1）文献研究法：查阅国内外相关文献，了解财务分析预警系统的研究现状和发展趋势。

公司财务风险管理问题研究国内外文献综述1 国外文献综述西方国家对财务风险的分析与防范研究的比较早，其中“风险管理”一词就是被美国学者莫布雷在20世纪五十年代首次提出的。

Sohnke M. Bartram, Gregory W. Brown, and Murat Atamer发表了《How Important is Financial Risk》的文章，他采用对比分析法与文献资料法等方法，提出了要加强对财务风险分析的观点。

他认为：企业可以通过控制管理财务风险，从而让股东承担较低的经济风险。

对企业来讲财务风险非常重要，只是选择高负债承担水平或管理风险能力缺乏的不同罢了。

相比之下，典型的非金融类公司选择不采取这些风险。

财务总风险可能是重要的，但公司可以管理它。

与此相反，更加难以预防的是基本的经济和商业风险，因为他们可以代表机制，使企业赢得经济效益。

目前，英国、德国和法国等国对财务风险分析与防范的研究也非常重视。

在财务风险控制方面，James（2017年）认为企业财务风险管理的效果受到许多不同因素的影响，包括企业经营市场的外部环境、企业的负债能力和风险管理能力；Rileye（2016年）认为企业对财务风险进行管理时需要建立以行业环境为中心的新模型，拓展原有风险评估模型，从多个层次对企业资产的状况进行剖析，进一步完善现有的财务风险管理系统；YoshikawaH（2014年）认为财务风险的控制是以财务风险的量化作为基础，企业在经营活动中面临的各种各样财务风险可以通过科学的方法进行量化，并将评估的结果应用于企业的决策，这对于转移财务风险，降低决策失误可能性具有重要的意义；William （2015年）认为企业只有建立严密的内部控制制度并且优化资本结构才能够对企业可能面临的各种财务风险进行有效的管理；Sibt-ul-Hasnin Kazmi（2016年）提出财务风险是随同业务活动发展产生的，错误的业务解决策略会导致财务风险,利用套期保值工具可以有效降低金融相关的财务风险；Indranil（2016年）认为企业的财务风险管理与审计人员的判断力和企业构建行之有效的内部控制和风险防范框架存在着密切的联系；Andreea（2017年）认为企业对资产的管理存在不足是导致财务风险管理出现问题的重要原因，因此企业想要制定合理的风险评估体系，就需要结合生产经营活动的实际情况，并对财务风险进行科学评估，这样才能有效化解可能面临的各种风险。

金 融教 学 与研 宓
２１年第４ 总第 １２ ００ 期（ ３ 期）
企 业财 务 危机 预警模 型 应 用的比较研 究
颉茂 华
（ 内蒙 古 大 学 经 济 管 理 学 院 ， 和 浩特 ０ ０ ２ ） 呼 １０ １
摘
要： 企业建立财务危机预警 系统 的关键是选择合适的预警模型。 进行企 业财务危机预警应 坚持远期监测与近期
一
尚不 明朗。 本文主要介绍 目前在 中国实际预警工作 中常用 的
几种财务预警模型。 （ ） 一 单变量模型法 财务预警模 型是指借助企业 财务指标 和非财 务指标体 系 ， 识别企业财务 状况的判别模 型 。 来 人们最早采用 的预警 模 型是单变量模型 。 单变量模型也 叫一元 判定 模型 ， 是将某
一
研究始终是 国际财务 、 会计和证券投 资领域中经久不衰的
课 题 。 外 证 券 市 场 经 历 了 上 百 年 的 发 展 ， 务 预 警 实证 研 国 财
究在利益相关者对财务危机预测信 息需求 的推动下 ， 不断创
新 和 扩 展 ， 成 了较 为 成 熟 的理 论 和 方 法 ， 在 实 践 中 取 得 形 并
的关 键问题 ， 就是选择合适 的预警模 型。 文对 目前 已有 的 本 企业 财务危机预警模 型 ， 括单变量模 型预警法 、 包 多变量 模
型预警法等方法进行应用对 比与实证分析 ， 根据 实证 分析的 结果分析 了每种模型 的利与弊 ， 对在我 国 目前条件下 如何 综 合使用这些模 型提 出了建设性的意见 。
加入其他 变量 ， 对其进行 必要 的整合 ， 或与企业的实际情 况相 结合 ， 运用财务报 表分析法查找企业发生危机 的原 因， 以便有针对性 地采取有效措施 ， 将危机化解在 萌芽阶段。

1引言目前，我国整体经济受到国际经济形势影响，面临下行压力，众多公司融资困难，陷入财务困境。

在此背景下，构建有效的财务危机预警模型以识别潜在财务风险，对于企业自身规避风险、投资者制定投资计划和经济社会健康发展具有重大意义。

当前，学者基于机器学习中的各种分类算法来构建预警模型：陈志君[1]以我国通信行业上市公司为研究对象，通过筛选财务指标，采用逻辑回归建立财务危机预警模型，该模型的正确率达到79%。

李长山[2]的研究表明，由逻辑回归构建的预警模型能够有效识别我国制造业公司的财务风险。

连晓丽[3]以A 股上市的正常公司和ST 公司为研究样本，发现基于随机森林的财务危机预警模型在不同的市场行情下均有较高的准确率。

孟杰[4]通过对比随机森林与支持向量机、逻辑回归、分类决策树和神经网络在我国上市公司财务失败预警时的表现，得出随机森林模型预测精度更高、更稳健的结论。

游甜[5]选取财务指标和非财务指标，对比分析优化后的支持向量机、BP_Adaboost 和kNN 在企业财务危机预测时的表现，发现支持向量机模型具有更高的判别正确率。

周廷炜[6]利用优劣解距离法和网格寻优算法优化支持向量机预测模型，提高了该模型识别上市公司退市风险的能力。

薛慧[7]构建了基于LightGBM 的财务风险预警模型，并与随机森林等常用模型进行对比分析，结果表明，参数优化后的LightGBM 模型对电力行业上市公司财务风险预测的效果更好。

在现有的研究中，加权K 近邻法被应用于机械故障诊断[8,9]、楼宇室内定位[10,11]和图像识别[12,13]等工业领域，取得了有效的成果。

而目前加权K 近邻法并未涉及对企业财务危机进行预警分析，因此，文章基于大数据分析方法，利用加权K 近邻算法来构建上市公司财务预警模型，并与随机森林和支持向量机进行对比研究，分析不同模型的性能，帮助企业及时辨识财务风险，实现企业健康发展的良性循环。

2指标选取与数据处理有效的危机预测机制应发挥早期预警作用，提前对危机事件发出警示。

探讨Z-score模型在我国上市公司财务预警中的适用性摘要：财务危机预警理论的核心是财务危机预警模型，本文选取z-score模型为分析对象，以我国日用电子器具制造业为研究样本，对z-score模型在我国上市公司的适用性进行研究，结果显示模型对于st组企业的适用性明显优于其在正常经营企业的适用程度。

关键词：z-score模型；财务预警；制造业上市公司一、引言虽然企业的经营目标随着经济环境的变化而变化，但其实质上从没有离开对财富积累的渴望和资本增值的追逐。

而企业经营过程的的众多不确定性，又注定会促使企业管理者必须关注经营过程中的各种风险，财务预警理论作为研究企业财务风险（困境）的主要工具也就在这种大背景下应运而生。

财务预警理论的雏形最早可以追溯到1932年美国经济学家paul j. fitzpatrick的一篇名为《成功工业企业与失败工业企业财务比率的比较》文章中，fitzpatrick在经过一系列分析后指出“企业财务比率不仅能够反映企业财务状况与经营成果，更重要的是它对企业的未来具有预测功能”，由此开启了财务预警理论的研究思潮；此后经过几十年的发展，企业财务预警模型经历了由单一变量到多元变量、再到人工神经网络分析财务危机预警的发展历程。

本文拟采用实务中运用较为广泛的z-score模型对我国的制造业上市公司财务数据进行分析，以检验该模型在我国公司中的适用性和契合程度，以期对公司管理者有所启发。

二、z-score模型概述（一）z-score模型的提出z-score模型由美国纽约大学的edward i.altman教授创立，也是第一个多元变量模型，altman教授在1968年9月的《财务月刊》（the journal of finance）上发表了这一成果，其在文中运用多元统计分析中的差异分析方法，通过对在1946-1965年间申请美国《破产法》第10章保护的33家破产企业和33家正常经营企业的财务数据配对抽样，建立了一个以财务比率为基础的预测企业财务状况的多元变量财务预警模型，即z-score模型。

Ｏ 引言
财务活动等进行分析预测 ，以发现企业在经营管理 活动 中潜在的财 智 能预警模 型则主要是基于神经 网络分析 的各类模 型。神经网 务 风险 ， 并在危机发生之前 向企业经营者发出警告 ， 督促企业管理 当 络模型是一套人工智慧系统 ， 以模拟生物神经 系统的模式 ， 利用不断 局采取有效措施 ， 避免潜在的风险演变成损失的一种预警方式。 重复的训练过程 ， 使本身能够透过经验 的积 累达到学 习的效果。
１１单变量预警模型。单 变量预警模 型是指 以某一项财务指标 经 网络 法 的预 测 准确 率高 于前 两种 方 法的预 测准 确率 。谢 纪刚 ． 作为判别标准来判断企业是否处于破产状态的预测模型。 （ ０ ４） ２ ０ 等人使用分类集成的方法进行财务危机预警研究 ， 结果发现 陈静（ ９ ９） ２ １ ９ 以 ７个 Ｓ Ｔ公 司和 ２ ７个非 Ｓ Ｔ公司 为样 本 ， 终 该 方法的预测准确率可达到 ８ ％。 最 ６ 选定资产 负债率 、 净资产收益率等 ６个财 务指标 ， 分别 以公 司被 Ｓ Ｔ 张 根 明 、 晓 骥 和 孙 敬 宜 （ ０ ６） 用 Ｂ 向 ２０ 采 Ｐ神 经 网 络 法 ， ２ ３ 以 ６ 的前一年、 前两年、 前三年的财务数据为基础 ， 运用判别分析法做 了 家制造业上市公司的截面财务指标作 为学 习样本 ，并使用 ７ ６家制 实证研究。 在单变量 分析 中， 发现在 负债比率 、 流动 比率、 总资产收益 造业上市公司作为检验样本 ，建立了制造业上市公 司财务危机预謦 率、 净资产 收益率 ４个指标中 ， 流动比率和负债 比率误判率最低。 模型。 其研究结果表 明， 与没有 区分行业的通用财务危机预警模型相
我国财务风 险预警模 型研 究文献综述
剥、 瑞欣 （ 北 东 林业大 学经济管 理学院）

委托这家私营企业 代为付款 ，于是我们针对货款 的资金来源 进行查证 ， 发现该 公司钢材建材部经理挪用 ４ ６万余元帮其私
营企业营利的犯罪事实 。
需 要 指 出的 是 ，发 现 犯罪 线 索 的方 法 有 许 多 ，特 殊业 务 “
输费用 、生产需求等经济内容可大体确定其距离 。如同一商
讯 问， 该业务员 承认存在重复报销 ３００元的问题。 ０
三、 特殊客户 企业的业务范 围往往 比较广泛 ，而且业务发 生得 比较频 繁， 与客户的关 系也非常错综复杂 ， 但是从一个单位的某项经
３ 客 户关联。 ． 在正常的经济交往 中， 一般购货单位为付款 单位或负债单位 ， 反之销货单位 为收款单位或债权单位 ， 如果 两者发生 分离 ， 出现了与双方没有丝毫关联的第三方 ， 不供货 却收款 或不收 货却付 款 ，可视 为不正 常现象查 证。某公 司 １９ ９ ９年 ８月销 给某厂重轨 一批 ，但 付款 的却 是一家私 营企
金不足 ， 过分依赖外部 资金 ， 利息 负担重 ； 乏会 计的预警作 缺
１ 标准化调 查法。标 准化调查法又称 风险分析调 查法 ， ． 该方法是通过专业人员或调查公 司对企业可能遇到 的问题进
行详 细的调查分析 ， 并形成报告文件供企业管理当局参 考。 标
准化调查法 的内容包括企业业绩 、 同行业 比较 、 企业财务经营
问题 及 原 因 、 业 前 景 等 。 企
用； 债务拖延偿付 。 财务危机恶化期 ： 营者疏于财务 管理 ， ③ 经 疲于应付 日常经 营业务 ， 企业 资金周转 困难 ， 债务 到期无法支 付。 ④财务 危机实现 期 ： 负债超 过资产 ， 失偿付 能力 ， 丧 宣布
倒闭。 企业可 以根据上述各个阶段 的特征 ， 对照企业 的实际情

一
、
引言
财务费用＋ 折 旧） ／ ［ （ 期初总资产＋ 期末总资产） ／ ２有 风 险 是 上 市 公 司 所 面 临 的 两 种 不 同 风 Ｆ 分数模型 的临界值 只有一个为 ： ０ ． ０ ２ ７ ４ 。若某一特定 的公 险 。其 中 ， 市 场 风 险 是 一 些对 所 有 公 司 均 产 生 影 响 的风 险 ； 公 司 特 司 Ｆ 值 低于０ ． ０ ２ ７ ４ ， 则将 被预测为破 产公 司 ； 反 之 则 为 可 以 继 续 有风 险， 又称为可分散 风险 ， 是针对个别公司特有因素形成的风险， 生存的公司。 该风 险对 其他公司并无影响。如果风险影响较大 ， 就 会导致企业财 务危机甚至破产。导致上市公司破产的因素很多 ， 从定量的角度评 二 、 买 证 分 析 本文 以汽车行业 的上市公 司为例 ， 选取的公 司分 别为 ： 宇通 估 公 司破 产 的 可能 性 具有 重 大意 义 。 客车 、长安汽车 、黄海汽车 、比亚迪 、上汽集团 数据来 自于其 ２ ０ ０ ７ － ２ ０ １ １ 年 五 年 间财 务 报 表 。 二、财务预警模型 企业 财 务 预警 模 型 的研 究 与 应用 ， 经 历 了 由 以财务 比率 分析 为 两 种模 型实 证分 析 的结果 ： 主的单变量模式到将财务 比率与统计方法相结合的多变量模式。 通过 五家公司 五年 问的财务 数据计算 可分别得 出每 家公司 （ 一） 单变量模式 每年 的Ｚ 、Ｆ 值 以及五年 的均值 。 所谓单变量模 式预 测企 业财务危机的 比率 ， 是指运用一个变 由Ｚ 分数模型计算结 果表明 ， 所选 取的５ 家上市公 司中 ： （ １ ） 连 量， 用单个 财务 比率预 测财务危 机 。其 比率主要有 三个（ １ ） 债务 续五年 的Ｚ 值１ ． ８ １ 的公司 不存在 ， 宇通公 司是 唯一 一家连续 四年 保 障率 ＝ 现金 流量／ 债务 总额（ ２ ） 总 资产收益率＝净 收益／ 资产总 Ｚ 值大 于１ ． ８ １ 的。其他 连续三年ｚ 值超过 １ ． ８ １ 也不存在 ， 表 明五 额（ ３ ） 资产 负债率 ＝ 负债总额／ 资产总额。 家公 司的财务状况很差 ， 发生财务危机 的可 能性都 很大 ； （ ２ ） 五家 在单变量模 式中 ， 企业发生财务 失败是 由长期 因素造成 的。 公 司０ ７ － －１ １ 年五年 间Ｚ 值得 平均值 均小于 １ ． ８ ， 由此说 明整个行 所 以， 应用 单变量模 型 ， 必须 长期跟 踪这 些比率 ， 且要密切注意这 业五 年间都处于破产 ， 而这与实 际是不相符 的 ； （ ３ ） 五家公司五年 些 比率 的 变 化 及 趋 势 。 内的均值 均未达到２ ． ９ ９ ， 按 照Ａｌ ｔ ｍａ ｎ 的假 设 ， 五家企业 的经营均 （ 二） 多变量模式 不是很好 ； （ ４ ） 黄海公 司的ｚ 值 已连续４ 年为 负值 ， ５ 年均低于 １ ． ８ ， 多变 量模 式 ， 是 运 用 多 种 财 务 指 标 加 权 汇 总 产 生 的 总 分 值 按 照预警值 ， 不可能长久生存 ；

通过计算，我们发现L企业的Z值为1.5，远低于Altman提出的判断标准 （Z<2.675为高风险，2.675<Z<3.27为，Z>3.27为安全）。这说明L企业存在较 大的财务风险，需要进行深入分析。
四、财务风险成因分析
通过深入分析L企业的财务报表和经营状况，我们发现其财务风险主要成因 包括以下几个方面：
三、结论与建议
本次演示通过对L医药公司的财务风险进行研究，发现该公司的财务风险在 逐渐降低。这可能与公司在近年来采取了有效的财务风险管理措施有关。然而， 为了进一步降低风险，公司仍需以下几个方面：首先，应持续行业动态和政策变 化，以便及时调整财务策略；其次，加强成本控制和资产管理，提高资产质量和 盈利能力；最后，优化资本结构，合理安排负债比例和融资方式，降低财务风险。
3、结果分析
通过计算，我们得到了L医药公司近五年的Z值，具体结果如下表所示：
从上表可以看出，L医药公司的Z值在五年内总体呈上升趋势，说明公司的财 务风险在逐渐降低。具体来看，2017年的Z值为1.55，处于较低的风险水平；而 到了2021年，Z值提升至1.83，风险水平明显降低。这表明L医药公司在近五年来 采取了有效的财务风险管理措施，改善了公司的财务状况。
一、ZScore模型介绍
ZScore模型是一种多变量预测模型，它通过对企业财务报告中的若干关键指 标进行加权平均，得出一个综合分数，以表示企业的财务风险程度。这个模型是 由Edward Altman教授在1968年提出的，他在研究中选择了22个财务指标，经过 一系列的筛选和优化，最终确定了5个关键指标：营运资金、留存收益、总资产、 收益状况和股东权益。
五、风险应对措施
针对以上财务风险成因，L企业可以采取以下措施应对风险：

期末 总资产
这一指标反映流动性和规模 的特点。流动资本越多，说明不能偿债 的风险越小，可反映 短期偿债能力 。 这一指标衡量企业积累的利润，反映企业的经营年限。
Ｘ 期末总末总 ２塑苤墨 ± 主 苤星 ￡
Ｘ 息税前利润 ３ 期末总资产
这—指标衡量企业在不考虑税收和融资影响，其资产的生产能力的情况， 是衡量企业利用债权 人和所有者权益总额取得盈利的指标。 比 该 率越高， 表明企业的资产利用效果越好，经营管理 水平越高。 这一指标衡量企业的价值在资不抵债前可下降的程度 ，反映股东所提供的资本与债权人 提供的资本 的相对关系，反映企业基本财务结构是否稳定。比率高 ，是低风险低报酬的 财务结构 ，同时这一指标也反 映债权人投入的资本受股东资本的保障程度。
Ｚ Ｉ Ｘ】 １ Ｘ ＋ ． ｓ Ｏ ） ＋ ． ５ ＝ ． ＋ ． ２ ３３ ＋ ． （ １ Ｘ ２ ４ Ｘ ６ ４ Ｏ
ｍ ｎ在１６年就对美国破产和非破产生产企业进行观察， ａ ） ９８ 采用 了２个财务比率经过数理统计筛选建立了著名的５ ２ 变量ｚ ｓｏ —ｃｒ ｅ
Ｘ 塑苤煎 苤 ＝ １ 塑苤煎
一
转率等。在跟踪考量时， 当这些财务 比率达到经营者设立的警 戒线时， 就需特别注意防范财务危机。
（ ） 二 五变 量Ｚ ｃｒ模 型 —Ｓ ｏｅ
、
财 务预警 系统分 类
财务预警从方法上可以分为统计类和非统计类两大类预
测方法 。
纽 约大学 斯特恩商 学 院教 授爱德华 ・ 特曼 （ｄ ａ ｈ 阿 ＥｗｒＡ — ｄ
关键词 ： 财务预 警 ； 警模 型 ； 财务 管理 预 企业 中图分 类号 ：２ １ Ｆ ５ 文献标识 码 ： Ａ 文章编号 ：０９２７ （Ｏ９ １—０ ５０ １０— ３４２０ ）３０８— ２

湖北体育科技Hubei Sports Science2020年12月第39卷第12期Dec. 2020Vol. 39 No. 12基于Z-Score 模型的体育用品公司财务风险预警研究黄逸坤，曹电康，李晓栋,雷猛猛(中北大学体育学院，山西太原030051)摘 要：体育用品公司面临外界激烈竞争和自我发展“大而不强”的双重压力，极易引发财务危机。

本文以李宁体育用品公司为例，搜集其2015-2019年年度财务报表，利用Z-Score 模型将偿债能力指标、营运能力指 标、盈利能力有机结合进行财务风险评估。

结论：目前李宁财务总体状况持续好转，破产几率小，但仍存在财务波动。

李宁短期偿债能力较好，盈利能力处于中等水平，营运能力有待提升，需要严格控制存货周转能力。

建议:加强危机防范意识;加大产品创新和研发投入；控制广告及推广开支;拓宽多元化销售渠道等。

关键词：体育用品;Z-Score 模型；财务风险预警;体育产业中图分类号：G818文献标识码：A 文章编号：1003-983X(2020)12-1064-04Financial Distress Prediction of Sports Goods Companies Based on Z-score ModelHUANG Yikun,CA0 Diankang ,LI Xiaodong ,LEI Mengmeng(School of Physical Education , North University of China , Taiyuan Shanxi ,030051)Abstract : Sports goods companies are faced with the dual pressure of fierce competition and self-development , which can easily leadto financial crisis. Taking Li-Ning Sports Goods Company as an example , this paper collects its annual financial statements from 2015 to 2019, and uses Z-score Formula to organically combine Solvency Index, operating capacity index and profitability index to conductfinancial risk assessment. At present, the overall financial situation of Li-Ning continues to improve , the probability of bankruptcy issmall, but there are still financial fluctuations. Li-Ning's short-term solvency is good, its profitability is at a medium level , and its operating capacity needs to be improved. Therefore , it is necessary to stricdy control the inventory turnover ability. Suggestions are strengthening the awareness of crisis prevention , increasing product innovation and research and development investment , controlling advertising and promotion expenses , and broadening diversified sales channels.Keywords : sports goods ； Z-score model ； financial distress prediction ； sports industry《全民健身实施计划(2016-2020年)》《进一步促进体育消 费的行动计划(2019-2020年)》等战略性政策发布，使得体育 产业上升至国家战略。

论财务危机的预警分析F分数模式一、本文概述随着市场经济的深入发展和全球化进程的加快，企业面临的经营环境日益复杂多变，财务危机成为了企业发展中不可忽视的风险。

因此，构建一套科学有效的财务危机预警分析体系，对于帮助企业及时发现并解决潜在财务风险，确保稳健运营具有重要意义。

本文旨在探讨F 分数模式在财务危机预警分析中的应用，以期为企业提供一种实用的财务风险管理工具。

本文将简要介绍财务危机预警分析的重要性及当前的研究现状，为后续研究奠定基础。

接着，详细阐述F分数模式的基本原理和构建过程，包括其理论基础、模型构建及变量选取等方面。

在此基础上，结合具体案例，对F分数模式的应用流程和方法进行深入剖析，展示其在财务危机预警分析中的实际操作效果。

本文还将对F分数模式的优缺点进行客观评价，并探讨其在实际应用中可能面临的挑战与问题。

结合当前市场环境和企业实际情况，对F 分数模式的应用前景进行展望，并提出相应的改进建议，以期为企业财务风险管理提供有益的参考。

二、F分数模式的基本原理F分数模式是一种用于预测公司财务危机的分析工具，它基于一系列财务指标，通过特定的算法和公式计算出一个综合分数，从而帮助投资者、分析师和决策者判断公司的财务状况和潜在风险。

这一模式的核心原理在于，通过定量分析和模型构建，能够更准确地预测公司的破产风险，并为相关决策提供依据。

财务指标的选取：F分数模式通过选取一系列与公司财务状况密切相关的财务指标，如流动性比率、负债比率、盈利能力指标等，来全面反映公司的财务健康状况。

这些指标能够从不同角度揭示公司的偿债能力、运营效率和盈利能力，为后续的模型构建提供基础数据。

模型的构建：在选取合适的财务指标后，F分数模式采用特定的算法和公式，将这些指标进行加权处理并组合成一个综合分数。

这个综合分数能够反映公司财务危机的可能性，分数越低，表示公司的财务状况越差，破产风险越高。

通过模型的构建，可以实现对公司财务状况的定量评估，提高预测的准确性和可靠性。

发 展 的 主流 。
、
财务失败 与财务预警
西方 国家在财务预警这方面作得 比较早 ，而且方法也 比较 成熟 。美 国的比弗（ ｅｖｒ ９ ６ 是最早运用 统计 方法研究公 Ｂ ａｅ，１６ ）
司失 败 问题 的 学 者 ，他 在 １６ ９ ６年 发 现 有 三个 指 标 对 预 测 财 务
的作用 ，以期帮助经营者改善经营策略 ，提高管理质量 ，减 少 或避免财务失败和财务危机的出现。 本 文 旨在运 用成 熟 的财 务预警 模 型 ，根 据现有 的公 开数
据 ，对 Ａ公 司 的财 务 状 况 进 行 定 量 分 析 ，来 检 验 该 公 司 的 运
二 、国内外有关上市公司财务预警模型简介
容 ，如 果 处 理 不 当 ，很 可 能 导 致 企 业 的 破 产 。 因 此 ，迫 切 需 要
业 在经 营管理活 动中潜在 的经 营风 险和财务风险 ，并在危机发 生之前 向企业经 营者 贫出警告 ，督促企业管理 当局采取有效措 施 ，避免潜在 的风险变成实 际的损失 。
建立一个能预先发生危机警报的财务分析系统 ，以起到警报器
财 务 预 警 模 型 的 分类 很 多 ， 主要 有 国 内模 型 和 国 外 模 型 ；
营质量 ，并预测其出现危机的可能性 ，为利益相关人提供进 一
步决策依据。
一
单变量模 型和多变量模 型。但 随着社会 的发展 ，单变量模 型所
反 映的信息越来越不能满足人们 的需求 ，于是多变量模 型成为
维普资讯
上市 公 司财 务预 警模 型 的对 比研 究
以 Ａ 公 司 为 例
刘 毅满
（ 郎 坝 水 力发 电公 司 ，陕 西 宁强 ７ ４ ０ ） 二 ２ ４ ０

３ 分 析方 法
３ １ 因子 分析 ．
本 文所 选 取 的样 本 包 括 两 组 ，一 组 是 财 务 困境
因子分析是将具有错综 复杂关系的变量 （ 或样 品）综合为数量较少的几个 因子 ，以再 现原始变量 与 因子之间的相互关系，同时根据不 同因子还可 以 对变量进行分类。它 的基本思想是在数据信息丢失
此判断待判企业的归属 。一般要求数据服从 正态分 布和两组总体 间协方差矩阵相等。在应用 中，给各 综合指标赋予一定的权值再进行综合分析 ，形 成一 个判别式 ，根据财务正常企业 和财务 困境企业 各 自 得 分 情况 形 成 判 定 区 间 ，计 算 出待 判 企 业 的得 分 ， 据此 加 以判断 。
２ 样本 及 指标 的选 取
２ １ 样 本 的选 取 ．
组 ，另一 组 为财务 正 常组 。在 困境组 中选取 ２０ ０６年 ２０ ０９年 被 特别 处 理 （ Ｔ 的 上 市 公 司 ２ Ｓ） ０家 ，在 正常组按照 同行业、同时点 、相似规模 的原则选取 上 市公 司 ４ ０家 。
表 ３ Ｗｉ ｓＬｍ ｄ 检 验 ｌ ａ ｂａ ｋ
Ａｄ ｑｕ ｃ ． ｅ ａ ｙ
７ｌ ６
Ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｏ ｏｅ ｔ
Ｉｉ ａ Ｅ ｇ ｎ ａｕ ｓ ｎｔ ｌ ｉｅ ｖ ｅ ｉ ｌ
Ｒ ｔｔ ｎ Ｓ ｍ ｓｏ ｑ ａｅ ｏ ｄｎ ｓ ｏａｉ ｕ ｆＳ ｕ ｒｄ Ｌ ａ ｉｇ ｏ
ａ ｄ ｄｓ ｒｍｉ ａ ｔａ ａ ｙ ｉ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｅ ｕ ｔ ｂ ａｎ ｄ ｆ ｍ ａ ｃ ｌｔ ｇ ｔ ｅ ｏ ｇｎ ｌａ ｃ ｕ ｔ ｇ ｄ ｔ ｅｅ ｔｄ ｆｏ ６ ｉｔｄ ｎ ｉｃｉ ｎ ｎ ｎ ｓ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｓ ｌ ｏ ｔ ｉ ｅ ｏ ｃ ｌ ｕａ ｉ ｈ ｒ ｉ ａ ｃ ｏ ｎ ｉ ａａ ｓ ｌｃｅ ｒ ｍ ０ ｌ ｅ ｌ ｓ ｓ ｒ ｎ ｉ ｎ ｓ

大大提高了信用风险判别 的有效性、 准确性 和一致
性， 同时也 明显 降低 了判别 成本 。
国际上 ， ｉ ｐ ｔｉ Ｆｔ ａ ｃ ｚ ｒ ｋ最 早 认 为 企 业 的财 务 比 率
能够对企业未来财务状况进行预测分析… 。Ｂ ａｅ 市 公 司进行 分行业 的企 业财务 预警模 型 研究 尚属空 １ ｅｖｒ 首先 运用统 计方 法 建立 了单 变 量 财务 预警 模 型 ［ 白。 同时 ， ２。 ２ ］ 对基 于 同一 样 本 数 据 的 预警 模 型结 果 进
企 业财 务危 机 预警 模 型 ， 大致 经 历 了从 建 立 单 变量 模 型 到 多 变 量 模 型 ， 元 判 别 模 型 到 Ｌ ｇｓｉ 多 ｏｉ ｃ ｔ 模型 等其他参 数 模 型 ， 统 计 的参 数 模 型 到非 参 数 从 模型 ， 从单 一模 型到综 合 系统 的过程 。技术 的进 步 ， 改变 了 以往 单纯 依 赖 专 家 进行 危 机识 别 的局 限 性 ，
Ａｌ ｎ利用 多元判 别分 析法 建 立 了著 名 的 、 变 量 ｔ ｍａ 多 行 对 比分析验 证 在公 开 资料上 也不 多见 。
预警 模 型——ｚ模 型， 后 进 行 了修 正 ， 出 了 随 提 ｚ ＴＡ 型Ｌ 。Ｏｈｓｎ首 先 运 用 Ｌ ｇｓｉ Ｅ 模 ３ ］ ｌ ｏ ｏｉ ｃ回归模 型 ｔ
究 ［＿ 。周 兵 、 军 ， 思 恩 、 莉 用 主 成 分 分 析 ８ ］ 张 周 丁 法， 生成 线 性 的或 Ｌ ｇｓｃ的 函数 方 程 进 行 财 务 预 ｏｉｉ ｔ 警 研究 ［ －２。 １ １］ １ 分 析 认为 ， 国的企 业 财务 危 机 预 警模 型研 究 中 尚处 在起步 阶段 。 由于受 到数 据 的可获 得性 和样本 量的制 约 ， 量 研 究 主要 是 针 对 上 市 公 司开 展 的。 大 而上市公 司 的特殊 性 ， 得 研究 结 果 的运 用 受 到一 使 定 的 限制。运 用商 业 银 行 的大 量 实 际 数据 ， 非 上 对

财务风险预警模型初探摘要：“亚洲金融风暴”的爆发再次警示我们，财务风险无处不在。

企业有必要保持警惕，注意识别风险，防范风险，建立适合于企业本身的财务预警系统，设计出相适应的财务预警模型。

文章尝试对目前发展比较成熟的财务预警模型做初步的介绍并提出对企业建立财务预警系统的一些建议我国有关财务风险预警分析的研究起步较晚，而国外开始相关领域的研究比较早，已经有企业将财务风险预警模型投入实际运用当中。

下面将对一些常见的预警模型进行介绍。

非量化分析主要包括：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、管理评分法等；量化分析分为单变量判定模型和多变量判定模型。

本文主要介绍量化分析。

1.单变量预警模型。

单变量预警模型即是运用个别的财务比率来预测财务危机的模型。

美国学者williambeaver通过对1954-1964年期间的79个失败企业和相同数量、相同资产规模的成功企业的比较研究提出了单变量预警模型。

他认为预测财务失败的比率有：（1）现金保障率=现金流量/债务总额；（2）资产收益率=净收益/资产总额；（3）资产负债率=负债总额/资产总额；（4）资产安全率=资产变现率-资产负债率，其中资产变现率=资产变现金额/资产账面金额。

他的研究认为现金保障率能够最好地判定企业的财务状况。

其次是资产负债率，并且离失败日越近，误判率越低。

单变量预测模型法简单易懂，但其缺点也较明显。

（1）由于单个比率不像多个财务比率能够反映企业的整体财务状况，所以要求企业在建立模型时要选择最能反映企业财务运行核心特征的财务比率作为预测指标。

（2）企业的核心管理层为了掩盖真实财务状况往往会对某些财务比率进行粉饰，故由这些不真实的财务比率所作出的预警信息就失去了可靠性。

（3）对同一家公司，预测者可能会因使用比率的不同而得出不同的预测结果。

2.多变量预警模型。

多变量预警模型即是运用多种财务比率加权汇总而构成线性函数公式来预测财务危机的一种模型。