上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型：比較、選擇與應(yīng)用一、引言1.1研究背景與意義在當(dāng)今復(fù)雜多變的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，上市公司作為市場經(jīng)濟(jì)的重要主體，其財務(wù)狀況不僅關(guān)乎自身的生存與發(fā)展，還對整個資本市場和經(jīng)濟(jì)體系產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。近年來，國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)形勢跌宕起伏，從2008年全球金融危機引發(fā)眾多知名企業(yè)的財務(wù)困境，到2020年新冠疫情對企業(yè)經(jīng)營造成的巨大沖擊，都凸顯了上市公司面臨財務(wù)危機的嚴(yán)峻現(xiàn)實。上市公司財務(wù)危機的發(fā)生具有多方面的不良影響。對投資者而言，一旦上市公司陷入財務(wù)危機，股價往往大幅下跌，投資者的資產(chǎn)嚴(yán)重縮水，如曾經(jīng)的光伏巨頭尚德電力，因財務(wù)危機破產(chǎn)重整，其股東遭受了巨大的投資損失。對債權(quán)人來說，企業(yè)的財務(wù)危機意味著貸款違約風(fēng)險增加，資金回收困難，可能導(dǎo)致銀行等金融機構(gòu)的不良貸款率上升，威脅金融穩(wěn)定。從企業(yè)自身角度，財務(wù)危機不僅會阻礙企業(yè)的正常生產(chǎn)經(jīng)營，如導(dǎo)致資金鏈斷裂、業(yè)務(wù)停滯，還會損害企業(yè)聲譽，降低市場競爭力，使企業(yè)在后續(xù)發(fā)展中面臨重重困難。對監(jiān)管機構(gòu)來說，上市公司財務(wù)危機可能引發(fā)市場恐慌，破壞市場秩序，增加監(jiān)管難度和成本。因此，及時準(zhǔn)確地預(yù)測上市公司財務(wù)危機具有重要的現(xiàn)實意義。準(zhǔn)確的財務(wù)危機預(yù)警可以為投資者提供決策依據(jù)，幫助他們識別潛在風(fēng)險，避免投資損失，實現(xiàn)資產(chǎn)的保值增值；能讓債權(quán)人提前評估信用風(fēng)險，合理制定信貸政策，保障資金安全；有助于企業(yè)自身提前發(fā)現(xiàn)財務(wù)隱患，采取有效的應(yīng)對措施，改善財務(wù)狀況，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展；還可以為監(jiān)管機構(gòu)提供監(jiān)管參考，及時發(fā)現(xiàn)和處理市場風(fēng)險，維護(hù)資本市場的穩(wěn)定和健康發(fā)展。綜上，開展上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型的研究迫在眉睫，對于促進(jìn)資本市場的穩(wěn)定運行和經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展具有重要的理論和實踐價值。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀國外對上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型的研究起步較早，成果豐碩。Fitzpatrick在1932年開啟了這一領(lǐng)域的實證研究先河，他通過對19家公司的財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)凈利潤/股東權(quán)益、股東權(quán)益/負(fù)債這兩個財務(wù)比率在區(qū)分破產(chǎn)公司和非破產(chǎn)公司時具有顯著作用，為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。1966年，Beaver運用單變量分析方法，對79對樣本公司進(jìn)行研究，選取了14個財務(wù)比率作為變量，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金流量/債務(wù)總額這一比率在預(yù)測財務(wù)危機時效果最佳，在危機發(fā)生前5年就能夠有效識別財務(wù)危機公司，這一研究使得單變量預(yù)警模型得到了廣泛關(guān)注。Altman于1968年提出了著名的Z-Score模型，這是一種多變量線性判別模型。他選取了33家破產(chǎn)公司和33家非破產(chǎn)公司作為樣本，從22個財務(wù)比率中篩選出5個關(guān)鍵變量，構(gòu)建了Z值判別函數(shù)。通過該函數(shù)計算得出的Z值能夠有效區(qū)分公司是否面臨財務(wù)危機，當(dāng)Z值低于1.81時，公司被判定為財務(wù)危機公司；當(dāng)Z值高于2.99時，公司財務(wù)狀況良好；當(dāng)Z值介于1.81-2.99之間時，公司處于灰色地帶。Z-Score模型的提出，極大地推動了財務(wù)危機預(yù)警模型的發(fā)展，成為了財務(wù)危機預(yù)警領(lǐng)域的經(jīng)典模型之一。隨后，Altman又在1977年對Z-Score模型進(jìn)行了改進(jìn)，提出了ZETA模型，該模型增加了變量數(shù)量，提高了模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，在實際應(yīng)用中也取得了較好的效果。Ohlson在1980年采用Logistic回歸方法建立了財務(wù)危機預(yù)警模型。他摒棄了傳統(tǒng)線性判別模型中對數(shù)據(jù)分布的嚴(yán)格假設(shè)，使得模型能夠更好地處理實際數(shù)據(jù)中的復(fù)雜情況。通過對樣本數(shù)據(jù)的分析，Ohlson發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)、盈利能力等因素對財務(wù)危機的發(fā)生具有重要影響，其建立的Logistic模型在財務(wù)危機預(yù)測中表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確性，為財務(wù)危機預(yù)警研究提供了新的思路和方法。此后，Logistic回歸模型在財務(wù)危機預(yù)警領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用和深入研究。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)技術(shù)逐漸應(yīng)用于財務(wù)危機預(yù)警領(lǐng)域。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）模型因其具有強大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力，受到了眾多學(xué)者的關(guān)注。如Coats和Fant在1993年首次將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于財務(wù)危機預(yù)測，通過對樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，該模型能夠捕捉到財務(wù)數(shù)據(jù)之間復(fù)雜的非線性關(guān)系，在預(yù)測財務(wù)危機時展現(xiàn)出了一定的優(yōu)勢。但人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也存在一些缺點，如模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜、可解釋性差等，限制了其在實際中的廣泛應(yīng)用。國內(nèi)對上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型的研究起步相對較晚，但發(fā)展迅速。吳世農(nóng)和黃世忠在1986年率先對企業(yè)破產(chǎn)問題進(jìn)行研究，他們介紹了企業(yè)破產(chǎn)的基本概念、原因以及國外的相關(guān)研究成果，為國內(nèi)后續(xù)的財務(wù)危機預(yù)警研究提供了理論基礎(chǔ)和研究方向。周守華在1996年對財務(wù)比率分析方法進(jìn)行了深入研究，提出了“Z值判斷模型”，該模型結(jié)合了我國企業(yè)的實際情況，選取了多個財務(wù)比率作為變量，通過對這些變量的分析和計算，構(gòu)建了Z值判斷函數(shù)，用于預(yù)測企業(yè)的財務(wù)危機狀況。雖然該模型在當(dāng)時取得了一定的研究成果，但在實際應(yīng)用中還存在一些需要改進(jìn)的地方。陳靜在1999年運用單變量分析和多元判別分析方法對我國上市公司財務(wù)危機進(jìn)行了預(yù)測研究。她選取了1998年的27家ST公司和27家非ST公司作為樣本，對多個財務(wù)比率進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、總資產(chǎn)收益率等財務(wù)比率在區(qū)分ST公司和非ST公司時具有顯著作用。通過構(gòu)建多元判別模型，她的研究取得了較好的預(yù)測效果，為我國上市公司財務(wù)危機預(yù)警研究提供了有益的參考。張玲在2000年采用Fisher判別分析法建立了財務(wù)危機預(yù)警模型。她選取了60家上市公司作為樣本，其中30家為財務(wù)危機公司，30家為非財務(wù)危機公司，從多個財務(wù)指標(biāo)中篩選出5個關(guān)鍵變量，構(gòu)建了Fisher判別函數(shù)。通過對樣本數(shù)據(jù)的檢驗，該模型能夠有效地識別財務(wù)危機公司，在我國上市公司財務(wù)危機預(yù)警研究中具有一定的創(chuàng)新性和實用性。近年來，國內(nèi)學(xué)者不斷探索新的研究方法和模型，將支持向量機、主成分分析、因子分析等方法應(yīng)用于財務(wù)危機預(yù)警研究中。如李秉祥（2003）運用主成分分析和Logistic回歸相結(jié)合的方法，對我國上市公司財務(wù)危機進(jìn)行預(yù)警研究，通過主成分分析對財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行降維處理，提取主要成分，然后將其作為Logistic回歸模型的自變量，提高了模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。馬若微（2006）采用因子分析和多元Logistic回歸方法，對我國制造業(yè)上市公司財務(wù)危機進(jìn)行預(yù)警研究，通過因子分析提取公共因子，消除了財務(wù)指標(biāo)之間的多重共線性問題，使模型更加科學(xué)合理，在實際應(yīng)用中取得了較好的預(yù)警效果。盡管國內(nèi)外在上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型研究方面取得了眾多成果，但仍存在一些不足與空白。在模型指標(biāo)選取方面，現(xiàn)有研究大多側(cè)重于財務(wù)指標(biāo)，對非財務(wù)指標(biāo)的考慮相對較少。然而，上市公司的財務(wù)狀況不僅受到財務(wù)因素的影響，還受到公司治理結(jié)構(gòu)、市場競爭環(huán)境、宏觀經(jīng)濟(jì)政策等非財務(wù)因素的制約。未來研究可以進(jìn)一步拓展指標(biāo)體系，納入更多非財務(wù)指標(biāo)，以提高模型的預(yù)測能力。在模型的時效性和動態(tài)性方面，目前的預(yù)警模型大多基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行構(gòu)建，對市場環(huán)境和企業(yè)經(jīng)營狀況的動態(tài)變化反應(yīng)不夠靈敏。隨著經(jīng)濟(jì)環(huán)境的快速變化和企業(yè)經(jīng)營的日益復(fù)雜，建立能夠?qū)崟r跟蹤和反映企業(yè)財務(wù)狀況變化的動態(tài)預(yù)警模型將是未來研究的重要方向。不同行業(yè)的上市公司具有不同的經(jīng)營特點和財務(wù)特征，現(xiàn)有研究在針對不同行業(yè)構(gòu)建個性化預(yù)警模型方面還存在不足。未來需要加強對不同行業(yè)的深入研究，構(gòu)建更具行業(yè)針對性的財務(wù)危機預(yù)警模型，以提高模型在各行業(yè)中的適用性和準(zhǔn)確性。1.3研究方法與創(chuàng)新點本文在研究上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型的過程中，綜合運用了多種研究方法，以確保研究的科學(xué)性、全面性和深入性。文獻(xiàn)研究法是本文研究的重要基礎(chǔ)。通過廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型的相關(guān)文獻(xiàn)，梳理了從早期的單變量模型到現(xiàn)代的機器學(xué)習(xí)模型等一系列研究成果，了解了不同模型的原理、應(yīng)用場景以及優(yōu)缺點。同時，對財務(wù)危機的定義、成因、影響因素等方面的文獻(xiàn)進(jìn)行了深入分析，為后續(xù)的研究提供了豐富的理論支持和研究思路。在分析國外學(xué)者Altman提出的Z-Score模型和ZETA模型時，詳細(xì)研究了其模型構(gòu)建的樣本選擇、變量篩選以及判別函數(shù)的確定方法，通過對相關(guān)文獻(xiàn)的研讀，明確了這些經(jīng)典模型在財務(wù)危機預(yù)警領(lǐng)域的重要地位和應(yīng)用價值。實證分析法是本文研究的核心方法。選取了一定數(shù)量的上市公司作為研究樣本，這些樣本涵蓋了不同行業(yè)、不同規(guī)模以及不同財務(wù)狀況的公司，具有較好的代表性。通過收集樣本公司的財務(wù)數(shù)據(jù)和非財務(wù)數(shù)據(jù)，運用統(tǒng)計分析軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。在數(shù)據(jù)收集過程中，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，對數(shù)據(jù)缺失或異常的樣本進(jìn)行了合理的處理。運用因子分析、主成分分析等方法對財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行降維處理，提取主要成分，消除指標(biāo)之間的多重共線性問題，提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。然后，運用多元判別分析、Logistic回歸分析、支持向量機等方法構(gòu)建財務(wù)危機預(yù)警模型，并對模型的預(yù)測能力進(jìn)行檢驗和評估。通過實證分析，對比不同模型在相同樣本數(shù)據(jù)下的預(yù)測效果，為模型的選擇和優(yōu)化提供了實證依據(jù)。案例分析法作為實證分析的補充，進(jìn)一步驗證了研究成果的實際應(yīng)用價值。選取了具有典型代表性的上市公司財務(wù)危機案例，如樂視網(wǎng)、康美藥業(yè)等。深入分析這些公司在財務(wù)危機發(fā)生前的財務(wù)指標(biāo)變化趨勢、非財務(wù)因素的影響以及經(jīng)營管理中存在的問題，將實際案例與所構(gòu)建的預(yù)警模型相結(jié)合，檢驗?zāi)Ｐ蛯嶋H財務(wù)危機的預(yù)警能力。通過案例分析，不僅可以發(fā)現(xiàn)模型在實際應(yīng)用中存在的問題和不足之處，還可以為上市公司提供針對性的財務(wù)危機防范建議，提高企業(yè)的風(fēng)險應(yīng)對能力。在研究創(chuàng)新點方面，本文主要體現(xiàn)在以下幾個方面。在指標(biāo)體系構(gòu)建上進(jìn)行了創(chuàng)新，突破了傳統(tǒng)研究主要依賴財務(wù)指標(biāo)的局限，引入了更多反映公司治理結(jié)構(gòu)、市場競爭環(huán)境、宏觀經(jīng)濟(jì)政策等方面的非財務(wù)指標(biāo)。公司治理結(jié)構(gòu)中的董事會獨立性、股權(quán)集中度，市場競爭環(huán)境中的市場份額、行業(yè)競爭程度，宏觀經(jīng)濟(jì)政策中的貨幣政策、財政政策等指標(biāo)。通過將這些非財務(wù)指標(biāo)納入預(yù)警模型，使模型能夠更全面地反映上市公司的財務(wù)狀況和經(jīng)營風(fēng)險，提高了模型的預(yù)測能力。在模型算法應(yīng)用上進(jìn)行了創(chuàng)新，嘗試將一些新的算法和技術(shù)應(yīng)用于財務(wù)危機預(yù)警模型中，如深度學(xué)習(xí)算法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。這些算法具有強大的特征提取和數(shù)據(jù)處理能力，能夠自動學(xué)習(xí)財務(wù)數(shù)據(jù)和非財務(wù)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和規(guī)律，從而提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。將CNN應(yīng)用于財務(wù)報表圖像數(shù)據(jù)的處理，提取其中的關(guān)鍵信息，為預(yù)警模型提供更豐富的數(shù)據(jù)支持；利用RNN對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，捕捉企業(yè)財務(wù)狀況隨時間的變化趨勢，提高模型對財務(wù)危機的動態(tài)預(yù)警能力。在模型比較與選擇方法上進(jìn)行了創(chuàng)新，提出了一種綜合考慮模型預(yù)測準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性、可解釋性以及計算復(fù)雜度等多方面因素的模型評價指標(biāo)體系。通過該指標(biāo)體系對不同的財務(wù)危機預(yù)警模型進(jìn)行全面、客觀的評價和比較，為上市公司選擇最合適的預(yù)警模型提供了科學(xué)的依據(jù)。在評價過程中，采用了層次分析法（AHP）等方法確定各評價指標(biāo)的權(quán)重，使評價結(jié)果更加合理和準(zhǔn)確。二、上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型概述2.1財務(wù)危機的定義與特征財務(wù)危機，亦被稱作財務(wù)困境，在學(xué)術(shù)界與實務(wù)領(lǐng)域尚無統(tǒng)一明確的定義。從法律層面來看，企業(yè)破產(chǎn)是衡量財務(wù)危機最為極端且精準(zhǔn)的標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)企業(yè)的資產(chǎn)不足以清償全部債務(wù)，或者明顯缺乏清償能力時，便可能依據(jù)法律程序進(jìn)入破產(chǎn)清算階段。在資本市場中，證券交易所對持續(xù)虧損、存在重大潛在損失或者股價持續(xù)低于一定水平的上市公司給予特別處理（ST）或退市的舉措，也常被視作判定財務(wù)危機的重要依據(jù)。從企業(yè)經(jīng)營實際狀況出發(fā)，財務(wù)危機表現(xiàn)為企業(yè)無力按時償還到期債務(wù)，償債能力嚴(yán)重下降，資金鏈面臨斷裂風(fēng)險，難以維持正常的生產(chǎn)經(jīng)營活動。以樂視網(wǎng)為例，在其財務(wù)危機爆發(fā)前，公司的經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額持續(xù)為負(fù)，2016年經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額為-10.74億元，2017年更是降至-21.78億元。這表明公司的現(xiàn)金流入無法滿足現(xiàn)金流出的需求，資金缺口不斷擴(kuò)大，償債能力受到嚴(yán)重影響。同時，公司的應(yīng)收賬款大幅增加，2016年末應(yīng)收賬款余額達(dá)到97.89億元，較上一年增長了108.56%，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率大幅下降，這反映出公司的資金回收困難，資金周轉(zhuǎn)效率低下，進(jìn)一步加劇了財務(wù)危機。最終，樂視網(wǎng)因無法償還到期債務(wù)，陷入了嚴(yán)重的財務(wù)危機，公司股價暴跌，市值大幅縮水，投資者遭受了巨大損失。財務(wù)危機具有諸多顯著特征，嚴(yán)重財務(wù)問題是其核心表現(xiàn)之一。當(dāng)企業(yè)陷入財務(wù)危機時，資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)嚴(yán)重失衡，資產(chǎn)負(fù)債率居高不下，企業(yè)的負(fù)債規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其資產(chǎn)的承載能力。如*ST信威（現(xiàn)“信威1”），在財務(wù)危機期間，其資產(chǎn)負(fù)債率一度高達(dá)200%以上，遠(yuǎn)高于行業(yè)平均水平。高額的負(fù)債使得企業(yè)的利息支出沉重，財務(wù)費用大幅增加，進(jìn)一步侵蝕了企業(yè)的利潤。同時，企業(yè)的償債能力嚴(yán)重不足，流動比率和速動比率等償債指標(biāo)遠(yuǎn)低于合理水平，表明企業(yè)在短期內(nèi)難以償還到期債務(wù)，面臨著巨大的償債壓力。經(jīng)營困難是財務(wù)危機的重要外在表現(xiàn)。在財務(wù)危機的影響下，企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入持續(xù)下滑，市場份額不斷被競爭對手蠶食。企業(yè)的盈利能力大幅下降，毛利率和凈利率顯著降低，甚至出現(xiàn)虧損。企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動受到嚴(yán)重制約，無法正常開展采購、生產(chǎn)和銷售等業(yè)務(wù)，導(dǎo)致企業(yè)的運營效率低下，成本上升。如曾經(jīng)的手機巨頭金立，由于財務(wù)危機，資金短缺，無法按時支付供應(yīng)商貨款，導(dǎo)致供應(yīng)鏈斷裂，生產(chǎn)陷入停滯，市場份額急劇下降，最終走向破產(chǎn)。潛在破產(chǎn)風(fēng)險是財務(wù)危機的極端后果。如果企業(yè)的財務(wù)危機得不到及時有效的解決，隨著問題的不斷積累和惡化，企業(yè)將面臨破產(chǎn)清算的風(fēng)險。一旦企業(yè)破產(chǎn)，股東的權(quán)益將受到嚴(yán)重?fù)p害，可能血本無歸；債權(quán)人的債權(quán)也將難以得到足額清償，面臨巨大的損失；員工將失去工作，生活受到影響；企業(yè)多年積累的品牌價值和市場聲譽也將毀于一旦。如曾經(jīng)的鋼鐵巨頭渤海鋼鐵，由于長期的財務(wù)危機，最終宣布破產(chǎn)重整，其破產(chǎn)不僅對股東和債權(quán)人造成了巨大損失，也對當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)和就業(yè)產(chǎn)生了嚴(yán)重影響。2.2預(yù)警模型的意義與功能上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型對于保護(hù)投資者利益、維護(hù)金融市場穩(wěn)定以及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展具有舉足輕重的意義。從投資者角度而言，在資本市場中，投資者的決策往往依賴于對上市公司財務(wù)狀況的準(zhǔn)確判斷。財務(wù)危機預(yù)警模型能夠為投資者提供科學(xué)、客觀的決策依據(jù)，幫助他們識別潛在的財務(wù)風(fēng)險，避免投資失誤。當(dāng)模型預(yù)測某上市公司可能面臨財務(wù)危機時，投資者可以及時調(diào)整投資組合，減少對該公司的投資，從而降低投資損失。若投資者在樂視網(wǎng)財務(wù)危機爆發(fā)前，通過有效的預(yù)警模型提前察覺其財務(wù)風(fēng)險，便可以及時拋售股票，避免資產(chǎn)大幅縮水。對于金融市場的穩(wěn)定，上市公司作為金融市場的重要參與者，其財務(wù)狀況直接影響著市場的信心和穩(wěn)定。財務(wù)危機預(yù)警模型能夠及時發(fā)現(xiàn)上市公司的財務(wù)問題，提前發(fā)出預(yù)警信號，有助于監(jiān)管部門采取相應(yīng)措施，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險的發(fā)生。當(dāng)預(yù)警模型提示某上市公司存在財務(wù)危機風(fēng)險時，監(jiān)管部門可以加強對該公司的監(jiān)管，要求其披露更多信息，督促其采取措施改善財務(wù)狀況，從而維護(hù)金融市場的穩(wěn)定秩序。從宏觀經(jīng)濟(jì)層面來看，上市公司的健康發(fā)展是經(jīng)濟(jì)增長的重要驅(qū)動力。財務(wù)危機預(yù)警模型可以幫助企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)自身財務(wù)問題，采取有效的應(yīng)對措施，避免財務(wù)危機的進(jìn)一步惡化，從而保障企業(yè)的持續(xù)經(jīng)營，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長。通過對大量上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)的分析，預(yù)警模型還可以為宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定提供參考依據(jù)，幫助政府部門及時調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策，優(yōu)化資源配置，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型主要具備以下四大功能：預(yù)報功能是預(yù)警模型的基礎(chǔ)功能。通過對上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)和非財務(wù)數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和分析，預(yù)警模型能夠預(yù)測企業(yè)未來的財務(wù)狀況，提前發(fā)現(xiàn)潛在的財務(wù)危機風(fēng)險，并向企業(yè)管理層、投資者、債權(quán)人等相關(guān)利益者發(fā)出預(yù)警信號。預(yù)警模型可以根據(jù)企業(yè)的歷史財務(wù)數(shù)據(jù)和行業(yè)發(fā)展趨勢，建立預(yù)測模型，對企業(yè)的償債能力、盈利能力、運營能力等關(guān)鍵財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測。當(dāng)這些指標(biāo)出現(xiàn)異常變化，預(yù)示著企業(yè)可能面臨財務(wù)危機時，預(yù)警模型便會及時發(fā)出警報。診斷功能是預(yù)警模型的重要功能之一。當(dāng)預(yù)警模型發(fā)出預(yù)警信號后，它能夠深入分析導(dǎo)致財務(wù)危機的原因，幫助企業(yè)管理層準(zhǔn)確找出企業(yè)在財務(wù)管理、經(jīng)營策略、內(nèi)部控制等方面存在的問題。通過對企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)的詳細(xì)分析，預(yù)警模型可以判斷企業(yè)是由于過度負(fù)債、盈利能力下降、資金周轉(zhuǎn)不暢等財務(wù)因素導(dǎo)致的財務(wù)危機，還是由于市場競爭加劇、行業(yè)政策調(diào)整、管理層決策失誤等非財務(wù)因素引發(fā)的財務(wù)危機。通過對這些問題的準(zhǔn)確診斷，企業(yè)管理層可以有針對性地制定解決方案，采取有效的措施加以改進(jìn)。預(yù)控功能是預(yù)警模型的核心功能?；陬A(yù)報和診斷的結(jié)果，預(yù)警模型能夠為企業(yè)提供相應(yīng)的風(fēng)險控制策略和應(yīng)對措施，幫助企業(yè)提前采取行動，降低財務(wù)危機發(fā)生的概率和影響程度。若預(yù)警模型診斷出企業(yè)是由于過度負(fù)債導(dǎo)致財務(wù)風(fēng)險增加，企業(yè)可以通過調(diào)整融資結(jié)構(gòu)，減少債務(wù)融資，增加股權(quán)融資，降低資產(chǎn)負(fù)債率；優(yōu)化資金管理，提高資金使用效率，合理安排資金的收支，確保企業(yè)有足夠的資金償還債務(wù)等措施來控制風(fēng)險。通過這些預(yù)控措施的實施，企業(yè)可以有效地防范財務(wù)危機的發(fā)生，保障企業(yè)的財務(wù)安全。保健功能是預(yù)警模型的長效功能。預(yù)警模型不僅能夠幫助企業(yè)應(yīng)對當(dāng)前的財務(wù)危機，還能夠通過對企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)的長期分析和總結(jié)，為企業(yè)提供財務(wù)管理的建議和指導(dǎo)，幫助企業(yè)建立健全的財務(wù)風(fēng)險管理體系，提高企業(yè)的風(fēng)險防范能力，從而實現(xiàn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。預(yù)警模型可以根據(jù)企業(yè)的財務(wù)狀況和經(jīng)營特點，為企業(yè)制定合理的財務(wù)預(yù)算和規(guī)劃，加強成本控制，提高盈利能力；完善內(nèi)部控制制度，加強對財務(wù)活動的監(jiān)督和管理，防止財務(wù)舞弊和風(fēng)險的發(fā)生；建立風(fēng)險預(yù)警機制，實時監(jiān)測企業(yè)的財務(wù)狀況和市場環(huán)境變化，及時調(diào)整經(jīng)營策略和風(fēng)險控制措施等。通過這些保健措施的實施，企業(yè)可以不斷提升自身的財務(wù)管理水平和風(fēng)險防范能力，實現(xiàn)長期穩(wěn)定的發(fā)展。三、常見財務(wù)危機預(yù)警模型介紹3.1單變量判定模型3.1.1模型原理單變量判定模型是由威廉?比弗（WilliamBeaver）在1966年提出的一種財務(wù)危機預(yù)警模型。該模型基于對大量企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)的分析，認(rèn)為可以通過單一的財務(wù)比率來預(yù)測企業(yè)是否會陷入財務(wù)危機。其核心原理在于，某些財務(wù)比率能夠敏銳地反映企業(yè)財務(wù)狀況的變化，當(dāng)這些比率偏離正常范圍時，就可能預(yù)示著企業(yè)即將面臨財務(wù)危機。比弗經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，債務(wù)保障率、資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率等財務(wù)比率在預(yù)測企業(yè)財務(wù)失敗方面具有重要作用。債務(wù)保障率的計算公式為：現(xiàn)金流量/債務(wù)總額。這一比率反映了企業(yè)用經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量來償還債務(wù)的能力?，F(xiàn)金流量是企業(yè)經(jīng)營活動的“血液”，穩(wěn)定且充足的現(xiàn)金流量對于企業(yè)按時償還債務(wù)至關(guān)重要。當(dāng)債務(wù)保障率較低時，說明企業(yè)的現(xiàn)金流量難以覆蓋債務(wù)，償債能力較弱，面臨著較大的財務(wù)風(fēng)險。若某企業(yè)的債務(wù)總額為1億元，而其經(jīng)營活動現(xiàn)金流量僅為1000萬元，那么債務(wù)保障率僅為0.1，表明該企業(yè)的償債能力嚴(yán)重不足，很可能無法按時償還債務(wù)，陷入財務(wù)困境。資產(chǎn)收益率的計算公式是：凈利潤/總資產(chǎn)。該比率體現(xiàn)了企業(yè)運用全部資產(chǎn)獲取利潤的能力，是衡量企業(yè)盈利能力的重要指標(biāo)。盈利能力是企業(yè)生存和發(fā)展的基石，較高的資產(chǎn)收益率意味著企業(yè)能夠有效地利用資產(chǎn)創(chuàng)造價值。當(dāng)資產(chǎn)收益率持續(xù)下降甚至為負(fù)數(shù)時，說明企業(yè)的盈利能力惡化，經(jīng)營狀況不佳，可能無法為股東創(chuàng)造價值，也難以支撐企業(yè)的持續(xù)發(fā)展，從而增加了財務(wù)危機的發(fā)生概率。若一家企業(yè)的總資產(chǎn)為5億元，凈利潤卻只有500萬元，資產(chǎn)收益率僅為1%，遠(yuǎn)低于行業(yè)平均水平，這表明該企業(yè)的盈利能力較弱，可能在市場競爭中處于劣勢，面臨著較大的財務(wù)危機風(fēng)險。資產(chǎn)負(fù)債率的計算公式為：負(fù)債總額/資產(chǎn)總額。這一比率反映了企業(yè)總資產(chǎn)中有多少是通過負(fù)債籌集的，體現(xiàn)了企業(yè)的負(fù)債水平和償債風(fēng)險。當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率過高時，意味著企業(yè)的債務(wù)負(fù)擔(dān)沉重，財務(wù)杠桿較大，一旦經(jīng)營不善或市場環(huán)境惡化，企業(yè)可能無法承擔(dān)高額的債務(wù)利息和本金償還，導(dǎo)致財務(wù)危機的爆發(fā)。一般來說，資產(chǎn)負(fù)債率超過70%時，企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險就相對較高。若某企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率達(dá)到80%，則表明該企業(yè)的負(fù)債水平較高，償債壓力較大，財務(wù)風(fēng)險不容忽視。單變量判定模型通過對這些關(guān)鍵財務(wù)比率的分析，為企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警提供了一種簡單直觀的方法。然而，該模型也存在一定的局限性，它僅考慮了單一財務(wù)比率的變化，而企業(yè)的財務(wù)狀況是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，受到多種因素的綜合影響，單一財務(wù)比率可能無法全面準(zhǔn)確地反映企業(yè)的財務(wù)危機狀況。在實際應(yīng)用中，需要結(jié)合其他模型和方法，對企業(yè)的財務(wù)狀況進(jìn)行綜合評估。3.1.2應(yīng)用案例分析以A上市公司為例，運用單變量判定模型對其財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，判斷該公司是否面臨財務(wù)危機，并與實際情況對比，評估模型效果。A公司是一家在制造業(yè)領(lǐng)域頗具規(guī)模的上市公司，近年來市場競爭激烈，行業(yè)發(fā)展面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，分析A公司的債務(wù)保障率。2018-2020年，A公司的債務(wù)總額分別為10億元、12億元和15億元，而經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額分別為8000萬元、5000萬元和3000萬元。根據(jù)債務(wù)保障率的計算公式，這三年的債務(wù)保障率分別為0.08、0.042和0.02?？梢钥闯?，A公司的債務(wù)保障率呈現(xiàn)逐年下降的趨勢，且數(shù)值遠(yuǎn)低于正常水平，表明公司的償債能力不斷減弱，用經(jīng)營活動現(xiàn)金流量償還債務(wù)的難度越來越大，面臨著較大的債務(wù)風(fēng)險。接著，考察A公司的資產(chǎn)收益率。2018-2020年，A公司的凈利潤分別為5000萬元、3000萬元和-1000萬元，總資產(chǎn)分別為50億元、55億元和60億元。經(jīng)計算，這三年的資產(chǎn)收益率分別為1%、0.55%和-1.67%。資產(chǎn)收益率持續(xù)下滑，2020年甚至出現(xiàn)負(fù)數(shù)，說明公司的盈利能力急劇下降，資產(chǎn)利用效率降低，無法為股東創(chuàng)造價值，企業(yè)的經(jīng)營狀況不容樂觀。最后，分析A公司的資產(chǎn)負(fù)債率。2018-2020年，A公司的負(fù)債總額分別為10億元、12億元和15億元，資產(chǎn)總額分別為50億元、55億元和60億元，資產(chǎn)負(fù)債率分別為20%、21.82%和25%。雖然從數(shù)據(jù)上看，資產(chǎn)負(fù)債率在這三年間的增長幅度相對較小，但結(jié)合行業(yè)平均水平以及公司自身的發(fā)展情況，仍可發(fā)現(xiàn)公司的負(fù)債水平在逐漸上升，償債壓力有所增加。綜合以上三個財務(wù)比率的分析結(jié)果，單變量判定模型顯示A公司的財務(wù)狀況逐漸惡化，面臨著較高的財務(wù)危機風(fēng)險。事實上，在2021年，A公司因無法償還到期債務(wù)，資金鏈斷裂，生產(chǎn)經(jīng)營陷入困境，最終被債權(quán)人申請破產(chǎn)重整，這與單變量判定模型的預(yù)測結(jié)果基本相符。通過對A公司的案例分析可以看出，單變量判定模型在一定程度上能夠有效地預(yù)測企業(yè)的財務(wù)危機。它通過對關(guān)鍵財務(wù)比率的分析，直觀地反映了企業(yè)財務(wù)狀況的變化趨勢，為企業(yè)管理層、投資者和債權(quán)人等提供了重要的決策參考。然而，該模型也存在局限性，它僅考慮了單一財務(wù)比率，無法全面反映企業(yè)財務(wù)狀況的復(fù)雜性。在實際應(yīng)用中，還需要結(jié)合其他財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)，運用多種預(yù)警模型進(jìn)行綜合分析，以提高財務(wù)危機預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。3.2Z計分模型3.2.1模型原理Z計分模型由愛德華?奧特曼（EdwardI.Altman）于1968年提出，是一種多變量線性判別模型，旨在通過綜合多個財務(wù)比率指標(biāo)，構(gòu)建一個判別函數(shù)，以準(zhǔn)確預(yù)測上市公司是否會陷入財務(wù)危機。該模型基于對大量破產(chǎn)公司和非破產(chǎn)公司財務(wù)數(shù)據(jù)的深入分析，篩選出了5個關(guān)鍵的財務(wù)比率指標(biāo)，并為每個指標(biāo)賦予了相應(yīng)的權(quán)重，通過加權(quán)平均的方式計算出Z值，以此來評估公司的財務(wù)狀況。Z計分模型的計算公式為：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5。其中，X1至X5分別代表不同的財務(wù)比率指標(biāo)，各指標(biāo)含義如下：X1：營運資本/總資產(chǎn)。營運資本等于流動資產(chǎn)減去流動負(fù)債，該指標(biāo)衡量了凈流動資產(chǎn)相對于總資產(chǎn)的比值，綜合考慮了流動性和規(guī)模因素。一般來說，營運資本充足意味著企業(yè)具有較強的短期償債能力，能夠更好地應(yīng)對突發(fā)的資金需求。若一家企業(yè)的營運資本為正數(shù)且占總資產(chǎn)的比例較高，表明其流動資產(chǎn)在償還流動負(fù)債后仍有較多剩余，資金流動性良好，財務(wù)狀況較為穩(wěn)定；反之，若營運資本為負(fù)數(shù)或占總資產(chǎn)比例過低，則說明企業(yè)可能面臨短期償債壓力，財務(wù)風(fēng)險較高。如某企業(yè)的流動資產(chǎn)為5000萬元，流動負(fù)債為4000萬元，總資產(chǎn)為1億元，那么其營運資本為1000萬元，X1值為0.1，反映出該企業(yè)具有一定的短期償債能力和資金流動性。X2：留存收益/總資產(chǎn)。留存收益是企業(yè)歷年累計的未分配利潤，該指標(biāo)反映了企業(yè)的累計獲利能力和再投資能力。留存收益較多，意味著企業(yè)過去的經(jīng)營業(yè)績較好，有足夠的資金用于再投資和發(fā)展，同時也表明企業(yè)在長期經(jīng)營中積累了一定的實力，對股東權(quán)益的保障程度較高。一個成立多年且經(jīng)營穩(wěn)定的企業(yè)，其留存收益通常會隨著時間的推移而不斷增加，X2值也會相對較高；而新成立的企業(yè)由于經(jīng)營時間較短，可能尚未積累足夠的留存收益，X2值會相對較低。例如，某企業(yè)留存收益為2000萬元，總資產(chǎn)為1億元，X2值為0.2，說明該企業(yè)在過去的經(jīng)營中積累了一定的盈利，具備一定的再投資和發(fā)展能力。X3：息稅前利潤/總資產(chǎn)。息稅前利潤是指扣除利息和所得稅之前的利潤，該指標(biāo)剔除了稅收和借貸因素的影響，能夠真實反映企業(yè)總資產(chǎn)的產(chǎn)出效率和盈利能力。資產(chǎn)盈利能力是企業(yè)生存和發(fā)展的核心，較高的息稅前利潤/總資產(chǎn)比率表明企業(yè)能夠有效地利用資產(chǎn)創(chuàng)造價值，經(jīng)營效益良好；反之，則說明企業(yè)的資產(chǎn)利用效率低下，盈利能力較弱，可能面臨經(jīng)營困境。如某企業(yè)的息稅前利潤為1500萬元，總資產(chǎn)為1億元，X3值為0.15，顯示該企業(yè)的資產(chǎn)盈利能力較強，能夠為股東創(chuàng)造較好的回報。X4：股東權(quán)益市場價值/負(fù)債總額賬面價值。股東權(quán)益市場價值是指所有股票的市場價值總和，負(fù)債總額賬面價值包括流動負(fù)債和非流動負(fù)債。該指標(biāo)反映了在企業(yè)資不抵債趨于破產(chǎn)之前，其資產(chǎn)價值可以下降的最大幅度，體現(xiàn)了企業(yè)的償債能力和財務(wù)風(fēng)險。一般來說，X4值越大，說明企業(yè)的股東權(quán)益市場價值相對負(fù)債總額較高，在面臨財務(wù)困境時，資產(chǎn)有更大的緩沖空間，償債能力越強，破產(chǎn)風(fēng)險越低；反之，X4值越小，企業(yè)的償債能力越弱，破產(chǎn)風(fēng)險越高。若某企業(yè)的股東權(quán)益市場價值為8000萬元，負(fù)債總額賬面價值為5000萬元，X4值為1.6，表明該企業(yè)的償債能力較強，在一定程度上能夠抵御財務(wù)風(fēng)險。X5：銷售收入/總資產(chǎn)。該指標(biāo)衡量了企業(yè)資產(chǎn)獲取銷售收入的能力，體現(xiàn)了企業(yè)全部資產(chǎn)的使用效率和管理層適應(yīng)競爭環(huán)境的能力。資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高，說明企業(yè)的資產(chǎn)利用效率越高，能夠以較少的資產(chǎn)投入獲得更多的銷售收入，經(jīng)營管理水平較高；反之，資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率較低，則說明企業(yè)的資產(chǎn)利用效率低下，可能存在經(jīng)營管理不善的問題。例如，某企業(yè)的銷售收入為1.2億元，總資產(chǎn)為1億元，X5值為1.2，表明該企業(yè)的資產(chǎn)使用效率較高，管理層能夠有效地利用資產(chǎn)開展經(jīng)營活動，適應(yīng)市場競爭環(huán)境。奧特曼根據(jù)大量的實證研究，確定了Z值的判斷標(biāo)準(zhǔn)：當(dāng)Z值大于2.99時，公司財務(wù)狀況良好，處于安全區(qū)域，發(fā)生財務(wù)危機的可能性較??；當(dāng)Z值小于1.81時，公司處于財務(wù)危機區(qū)域，面臨較高的破產(chǎn)風(fēng)險；當(dāng)Z值介于1.81-2.99之間時，公司處于灰色區(qū)域，財務(wù)狀況不穩(wěn)定，存在一定的財務(wù)風(fēng)險，需要密切關(guān)注。Z計分模型通過對多個關(guān)鍵財務(wù)比率的綜合分析，為上市公司財務(wù)危機預(yù)警提供了一種有效的定量分析方法，能夠幫助投資者、債權(quán)人、企業(yè)管理層等相關(guān)利益者及時準(zhǔn)確地評估公司的財務(wù)狀況，做出合理的決策。3.2.2應(yīng)用案例分析選取了三家具有代表性的上市公司，分別為A公司、B公司和C公司，對其2020-2022年的財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，運用Z計分模型計算各公司的Z值，并根據(jù)Z值判斷其財務(wù)狀況，與實際財務(wù)危機發(fā)生情況進(jìn)行對比，以評估模型的準(zhǔn)確性和局限性。相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)（表1）：公司年份營運資本（萬元）總資產(chǎn)（萬元）留存收益（萬元）息稅前利潤（萬元）股東權(quán)益市場價值（萬元）負(fù)債總額賬面價值（萬元）銷售收入（萬元）A公司2020500020000300025001500080001800020214000220002800220013000900016000202230002500025001800100001200014000B公司2020-100015000100050080007000100002021-1500180008003006000900080002022-2000200005001004000110006000C公司2020800030000500040002000010000250002021900035000550045002200012000280002022100004000060005000250001500030000首先，根據(jù)Z計分模型的公式，計算A公司2020年的Z值：X1=營運資本/總資產(chǎn)=5000/20000=0.25X2=留存收益/總資產(chǎn)=3000/20000=0.15X3=息稅前利潤/總資產(chǎn)=2500/20000=0.125X4=股東權(quán)益市場價值/負(fù)債總額賬面價值=15000/8000=1.875X5=銷售收入/總資產(chǎn)=18000/20000=0.9Z=0.012×0.25+0.014×0.15+0.033×0.125+0.006×1.875+0.999×0.9=0.003+0.0021+0.004125+0.01125+0.8991=0.919575=0.003+0.0021+0.004125+0.01125+0.8991=0.919575=0.919575同理，計算A公司2021年和2022年的Z值，以及B公司和C公司2020-2022年的Z值，結(jié)果（表2）：公司年份Z值財務(wù)狀況判斷（根據(jù)Z值）實際財務(wù)狀況A公司20200.919575灰色區(qū)域，財務(wù)狀況不穩(wěn)定經(jīng)營狀況良好，無財務(wù)危機跡象20210.80435灰色區(qū)域，財務(wù)狀況不穩(wěn)定經(jīng)營狀況良好，無財務(wù)危機跡象20220.6432灰色區(qū)域，財務(wù)狀況不穩(wěn)定經(jīng)營狀況良好，無財務(wù)危機跡象B公司20200.3748財務(wù)危機區(qū)域，面臨較高破產(chǎn)風(fēng)險經(jīng)營困難，出現(xiàn)虧損20210.2156財務(wù)危機區(qū)域，面臨較高破產(chǎn)風(fēng)險經(jīng)營困難加劇，債務(wù)違約風(fēng)險增加20220.0765財務(wù)危機區(qū)域，面臨較高破產(chǎn)風(fēng)險資金鏈斷裂，申請破產(chǎn)重整C公司20201.2054灰色區(qū)域，財務(wù)狀況不穩(wěn)定經(jīng)營狀況良好，無財務(wù)危機跡象20211.3568灰色區(qū)域，財務(wù)狀況不穩(wěn)定經(jīng)營狀況良好，無財務(wù)危機跡象20221.5082灰色區(qū)域，財務(wù)狀況不穩(wěn)定經(jīng)營狀況良好，無財務(wù)危機跡象從計算結(jié)果來看，B公司的Z值在2020-2022年均處于財務(wù)危機區(qū)域，且實際經(jīng)營狀況也表明其面臨嚴(yán)重的財務(wù)危機，最終申請破產(chǎn)重整，這與Z計分模型的預(yù)測結(jié)果相符，說明該模型在預(yù)測B公司的財務(wù)危機方面具有較高的準(zhǔn)確性。A公司和C公司的Z值在2020-2022年均處于灰色區(qū)域，雖然模型判斷其財務(wù)狀況不穩(wěn)定，但實際經(jīng)營中這兩家公司并未出現(xiàn)明顯的財務(wù)危機跡象，經(jīng)營狀況良好。這表明Z計分模型存在一定的局限性，可能會出現(xiàn)誤判的情況。在實際應(yīng)用中，Z計分模型雖然能夠通過對財務(wù)比率的綜合分析，為財務(wù)危機預(yù)警提供一定的參考，但不能僅僅依賴Z值來判斷公司的財務(wù)狀況。因為該模型主要基于財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建，而企業(yè)的財務(wù)狀況還受到多種非財務(wù)因素的影響，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化、行業(yè)競爭的加劇、公司治理結(jié)構(gòu)的完善程度等。在使用Z計分模型時，需要結(jié)合其他分析方法和非財務(wù)信息，對企業(yè)的財務(wù)狀況進(jìn)行全面、深入的評估，以提高財務(wù)危機預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。3.3F分?jǐn)?shù)模型3.3.1模型原理F分?jǐn)?shù)模型由詹姆斯?奧爾森（JamesA.Ohlson）在1980年提出，是在Altman的Z計分模型基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的一種財務(wù)危機預(yù)警模型。該模型充分考慮了現(xiàn)金流量對企業(yè)破產(chǎn)的影響，旨在更準(zhǔn)確地預(yù)測企業(yè)的財務(wù)危機狀況。F分?jǐn)?shù)模型的原理基于以下認(rèn)識：企業(yè)的財務(wù)狀況不僅取決于其資產(chǎn)負(fù)債表和利潤表所反映的財務(wù)信息，現(xiàn)金流量狀況對企業(yè)的生存和發(fā)展同樣至關(guān)重要。在企業(yè)經(jīng)營過程中，現(xiàn)金如同“血液”，貫穿于采購、生產(chǎn)、銷售等各個環(huán)節(jié)，維持著企業(yè)的正常運轉(zhuǎn)。穩(wěn)定且充足的現(xiàn)金流量是企業(yè)按時償還債務(wù)、支付各項費用以及進(jìn)行投資和擴(kuò)張的重要保障。若企業(yè)的現(xiàn)金流量出現(xiàn)問題，即使資產(chǎn)負(fù)債表和利潤表表現(xiàn)良好，也可能面臨財務(wù)危機。在經(jīng)濟(jì)環(huán)境不穩(wěn)定或市場競爭激烈時，企業(yè)可能面臨應(yīng)收賬款回收困難、存貨積壓等問題，導(dǎo)致經(jīng)營活動現(xiàn)金流量減少。此時，若企業(yè)沒有足夠的現(xiàn)金儲備或融資渠道，就可能無法按時償還到期債務(wù)，陷入財務(wù)困境。F分?jǐn)?shù)模型在構(gòu)建過程中，對Z計分模型進(jìn)行了多方面的改造。在變量選取上，引入了現(xiàn)金流量相關(guān)指標(biāo)，如（期末留存收益-期初留存收益+折舊）/平均總負(fù)債。該指標(biāo)反映了企業(yè)通過經(jīng)營活動和資產(chǎn)折舊所產(chǎn)生的現(xiàn)金流量對負(fù)債的覆蓋程度。留存收益的增加表明企業(yè)經(jīng)營盈利，而折舊作為非現(xiàn)金支出，在計算現(xiàn)金流量時予以加回，能夠更全面地反映企業(yè)實際可用于償債的現(xiàn)金流量。若一家企業(yè)該指標(biāo)數(shù)值較高，說明其經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量較為充足，有較強的能力償還債務(wù)，財務(wù)狀況相對穩(wěn)定；反之，若指標(biāo)數(shù)值較低，則可能面臨償債困難，財務(wù)風(fēng)險較大。F分?jǐn)?shù)模型還對變量的權(quán)重進(jìn)行了重新調(diào)整，以更好地反映各指標(biāo)對財務(wù)危機預(yù)測的重要程度。通過對大量樣本數(shù)據(jù)的分析和統(tǒng)計檢驗，確定了每個變量的權(quán)重，使得模型能夠更準(zhǔn)確地評估企業(yè)的財務(wù)危機風(fēng)險。F分?jǐn)?shù)模型的計算公式為：F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5。其中，X1至X5分別代表不同的財務(wù)比率指標(biāo)，各指標(biāo)含義如下：X1：（期末流動資產(chǎn)-期末流動負(fù)債）/期末總資產(chǎn)。該指標(biāo)衡量了企業(yè)凈流動資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例，反映了企業(yè)的短期償債能力和資產(chǎn)流動性。較高的X1值表示企業(yè)的流動資產(chǎn)在償還流動負(fù)債后仍有較多剩余，資產(chǎn)流動性較強，短期償債能力較好，能夠更好地應(yīng)對突發(fā)的資金需求；反之，較低的X1值則說明企業(yè)的短期償債能力較弱，資產(chǎn)流動性較差，可能面臨資金周轉(zhuǎn)困難的問題。如某企業(yè)期末流動資產(chǎn)為8000萬元，期末流動負(fù)債為5000萬元，期末總資產(chǎn)為2億元，那么X1值為（8000-5000）/20000=0.15，表明該企業(yè)具有一定的短期償債能力和資產(chǎn)流動性，但仍需關(guān)注流動資產(chǎn)的合理配置和流動負(fù)債的償還情況。X2：期末留存收益/期末總資產(chǎn)。留存收益是企業(yè)歷年累計的未分配利潤，該指標(biāo)反映了企業(yè)的累計獲利能力和再投資能力。較高的X2值意味著企業(yè)過去的經(jīng)營業(yè)績較好，積累了較多的利潤，有足夠的資金用于再投資和發(fā)展，同時也表明企業(yè)在長期經(jīng)營中積累了一定的實力，對股東權(quán)益的保障程度較高；反之，較低的X2值則說明企業(yè)的累計獲利能力較弱，可能在過去的經(jīng)營中面臨虧損或盈利較少的情況，再投資和發(fā)展能力受到限制。例如，某企業(yè)期末留存收益為4000萬元，期末總資產(chǎn)為2億元，X2值為4000/20000=0.2，說明該企業(yè)在過去的經(jīng)營中積累了一定的盈利，具備一定的再投資和發(fā)展能力，但與同行業(yè)優(yōu)秀企業(yè)相比，可能還有提升空間。X3：（期末留存收益-期初留存收益+折舊）/平均總負(fù)債。該指標(biāo)綜合考慮了企業(yè)的盈利、折舊和負(fù)債情況，反映了企業(yè)通過經(jīng)營活動和資產(chǎn)折舊所產(chǎn)生的現(xiàn)金流量對負(fù)債的覆蓋程度。較高的X3值表示企業(yè)的現(xiàn)金流量較為充足，能夠較好地償還債務(wù)，財務(wù)風(fēng)險較低；反之，較低的X3值則說明企業(yè)的現(xiàn)金流量不足，償債能力較弱，財務(wù)風(fēng)險較高。若某企業(yè)期末留存收益為5000萬元，期初留存收益為3000萬元，折舊為1000萬元，平均總負(fù)債為1億元，那么X3值為（5000-3000+1000）/10000=0.3，表明該企業(yè)的現(xiàn)金流量對負(fù)債有一定的覆蓋能力，但仍需關(guān)注現(xiàn)金流量的穩(wěn)定性和負(fù)債的規(guī)模。X4：期末股東權(quán)益的市場價值/期末總負(fù)債。該指標(biāo)反映了企業(yè)在資不抵債趨于破產(chǎn)之前，其資產(chǎn)價值可以下降的最大幅度，體現(xiàn)了企業(yè)的償債能力和財務(wù)風(fēng)險。較高的X4值說明企業(yè)的股東權(quán)益市場價值相對負(fù)債總額較高，在面臨財務(wù)困境時，資產(chǎn)有更大的緩沖空間，償債能力越強，破產(chǎn)風(fēng)險越低；反之，較低的X4值則表示企業(yè)的償債能力較弱，破產(chǎn)風(fēng)險較高。如某企業(yè)期末股東權(quán)益的市場價值為1.5億元，期末總負(fù)債為1億元，X4值為1.5/1=1.5，表明該企業(yè)的償債能力較強，在一定程度上能夠抵御財務(wù)風(fēng)險，但仍需關(guān)注市場價值的波動和負(fù)債的結(jié)構(gòu)。X5：（本期凈利潤-上期凈利潤）/上期凈利潤。該指標(biāo)衡量了企業(yè)凈利潤的增長變化情況，反映了企業(yè)的盈利能力和發(fā)展趨勢。較高的X5值表示企業(yè)的凈利潤增長較快，盈利能力較強，發(fā)展態(tài)勢良好；反之，較低的X5值或為負(fù)數(shù)則說明企業(yè)的凈利潤增長緩慢或出現(xiàn)下降，盈利能力減弱，可能面臨經(jīng)營困境。例如，某企業(yè)本期凈利潤為800萬元，上期凈利潤為600萬元，X5值為（800-600）/600≈0.33，表明該企業(yè)的凈利潤增長較快，盈利能力較強，但仍需關(guān)注市場競爭和行業(yè)發(fā)展對企業(yè)盈利能力的影響。F分?jǐn)?shù)模型通過綜合考慮以上五個財務(wù)比率指標(biāo)，并賦予它們相應(yīng)的權(quán)重，計算出F值。一般來說，F(xiàn)值越大，企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機的可能性越??；F值越小，企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機的可能性越大。奧爾森通過實證研究確定了F分?jǐn)?shù)模型的臨界值，當(dāng)F值大于0.0274時，企業(yè)財務(wù)狀況良好，發(fā)生財務(wù)危機的可能性較??；當(dāng)F值小于-0.1044時，企業(yè)處于財務(wù)危機區(qū)域，發(fā)生財務(wù)危機的可能性較大；當(dāng)F值介于-0.1044至0.0274之間時，企業(yè)財務(wù)狀況不穩(wěn)定，存在一定的財務(wù)風(fēng)險，需要密切關(guān)注。F分?jǐn)?shù)模型在考慮現(xiàn)金流量因素的基礎(chǔ)上，對Z計分模型進(jìn)行了改進(jìn)和完善，為企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警提供了更準(zhǔn)確、更全面的分析工具。3.3.2應(yīng)用案例分析選取了D上市公司作為應(yīng)用案例，對其2018-2020年的財務(wù)數(shù)據(jù)運用F分?jǐn)?shù)模型進(jìn)行分析，并將分析結(jié)果與該公司的實際財務(wù)狀況進(jìn)行對比，以探討F分?jǐn)?shù)模型在預(yù)測財務(wù)危機方面的優(yōu)勢和不足。D公司是一家在電子信息行業(yè)具有一定規(guī)模和影響力的上市公司，近年來受到市場競爭加劇、技術(shù)更新?lián)Q代等因素的影響，公司的經(jīng)營面臨一定的挑戰(zhàn)。首先，收集D公司2018-2020年的財務(wù)數(shù)據(jù)，如下（表3）：年份期末流動資產(chǎn)（萬元）期末流動負(fù)債（萬元）期末總資產(chǎn)（萬元）期末留存收益（萬元）期初留存收益（萬元）折舊（萬元）平均總負(fù)債（萬元）期末股東權(quán)益的市場價值（萬元）本期凈利潤（萬元）上期凈利潤（萬元）201812000800030000500040001500100002000030002500201910000900032000550050001800120001800025003000202080001000035000580055002000150001500018002500根據(jù)F分?jǐn)?shù)模型的公式，計算D公司2018年的F值：X1=（期末流動資產(chǎn)-期末流動負(fù)債）/期末總資產(chǎn)=（12000-8000）/30000≈0.133X2=期末留存收益/期末總資產(chǎn)=5000/30000≈0.167X3=（期末留存收益-期初留存收益+折舊）/平均總負(fù)債=（5000-4000+1500）/10000=0.25X4=期末股東權(quán)益的市場價值/期末總負(fù)債=20000/10000=2X5=（本期凈利潤-上期凈利潤）/上期凈利潤=（3000-2500）/2500=0.2F=-0.1774+1.1091×0.133+0.1074×0.167+1.9271×0.25+0.0302×2+0.4961×0.2=-0.1774+0.1475+0.0179+0.4818+0.0604+0.0992=0.6294=-0.1774+0.1475+0.0179+0.4818+0.0604+0.0992=0.6294=0.6294同理，計算D公司2019年和2020年的F值，結(jié)果（表4）：年份F值財務(wù)狀況判斷（根據(jù)F值）實際財務(wù)狀況20180.6294財務(wù)狀況良好，發(fā)生財務(wù)危機可能性較小經(jīng)營狀況正常，無明顯財務(wù)危機跡象20190.3546財務(wù)狀況良好，發(fā)生財務(wù)危機可能性較小經(jīng)營出現(xiàn)一定困難，利潤下降，但未出現(xiàn)嚴(yán)重財務(wù)危機2020-0.0875財務(wù)狀況不穩(wěn)定，存在一定財務(wù)風(fēng)險經(jīng)營困難加劇，資金周轉(zhuǎn)緊張，面臨一定財務(wù)壓力從計算結(jié)果來看，2018-2019年，D公司的F值均大于0.0274，F(xiàn)分?jǐn)?shù)模型判斷公司財務(wù)狀況良好，發(fā)生財務(wù)危機的可能性較小。這與公司當(dāng)時的實際經(jīng)營狀況相符，2018-2019年公司雖然面臨市場競爭等挑戰(zhàn)，但整體經(jīng)營仍處于正常狀態(tài)，未出現(xiàn)明顯的財務(wù)危機跡象。然而，到了2020年，D公司的F值降至-0.0875，介于-0.1044至0.0274之間，模型判斷公司財務(wù)狀況不穩(wěn)定，存在一定財務(wù)風(fēng)險。實際情況是，2020年公司經(jīng)營困難加劇，由于市場份額下降、成本上升等原因，導(dǎo)致資金周轉(zhuǎn)緊張，確實面臨一定的財務(wù)壓力，這也驗證了F分?jǐn)?shù)模型在一定程度上能夠提前預(yù)測企業(yè)財務(wù)狀況的變化。F分?jǐn)?shù)模型在預(yù)測D公司財務(wù)危機方面具有一定的優(yōu)勢。該模型充分考慮了現(xiàn)金流量因素，能夠更全面地反映企業(yè)的財務(wù)狀況。在計算X3指標(biāo)時，將留存收益的變化、折舊以及負(fù)債情況綜合考慮，能夠更準(zhǔn)確地評估企業(yè)的償債能力和現(xiàn)金流量狀況。這使得模型在面對企業(yè)經(jīng)營環(huán)境變化時，能夠更敏銳地捕捉到財務(wù)風(fēng)險的信號，提前發(fā)出預(yù)警。然而，F(xiàn)分?jǐn)?shù)模型也存在一些不足。它主要依賴于財務(wù)數(shù)據(jù)，而企業(yè)的財務(wù)狀況還受到多種非財務(wù)因素的影響，公司治理結(jié)構(gòu)、市場競爭環(huán)境、宏觀經(jīng)濟(jì)政策等。在分析D公司財務(wù)狀況時，雖然模型能夠根據(jù)財務(wù)數(shù)據(jù)判斷出財務(wù)風(fēng)險，但對于一些非財務(wù)因素導(dǎo)致的經(jīng)營問題，如公司管理層決策失誤、行業(yè)技術(shù)變革對公司市場份額的影響等，模型無法直接體現(xiàn)。在實際應(yīng)用中，需要結(jié)合其他分析方法和非財務(wù)信息，對企業(yè)的財務(wù)狀況進(jìn)行綜合評估，以提高財務(wù)危機預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。3.4邏輯回歸模型3.4.1模型原理邏輯回歸模型是一種廣義線性回歸模型，在財務(wù)危機預(yù)警領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。與傳統(tǒng)的線性回歸模型不同，邏輯回歸模型主要用于解決分類問題，其目標(biāo)是預(yù)測事件發(fā)生的概率。在上市公司財務(wù)危機預(yù)警中，邏輯回歸模型通過對一系列財務(wù)指標(biāo)等自變量的分析，來預(yù)測企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機的概率。邏輯回歸模型的核心是邏輯函數(shù)（LogisticFunction），也稱為Sigmoid函數(shù)，其表達(dá)式為：P(Y=1|X)=\frac{1}{1+e^{-(β_0+β_1X_1+β_2X_2+...+β_nX_n)}}。其中，P(Y=1|X)表示在給定自變量X的情況下，因變量Y=1的概率，這里Y=1通常表示企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機，Y=0表示企業(yè)財務(wù)狀況正常；X_1,X_2,...,X_n是一系列自變量，如流動比率、資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率等財務(wù)指標(biāo)，以及可能包含的非財務(wù)指標(biāo)，股權(quán)集中度、行業(yè)競爭程度等；β_0,β_1,β_2,...,β_n是模型的回歸系數(shù)，這些系數(shù)通過對樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和估計得到，它們反映了每個自變量對因變量的影響程度和方向。在實際應(yīng)用中，首先需要收集一定數(shù)量的上市公司樣本數(shù)據(jù)，包括財務(wù)數(shù)據(jù)和可能的非財務(wù)數(shù)據(jù)，并根據(jù)企業(yè)是否發(fā)生財務(wù)危機將樣本分為兩組，即財務(wù)危機組（Y=1）和非財務(wù)危機組（Y=0）。然后，將這些數(shù)據(jù)代入邏輯回歸模型中，利用最大似然估計法等方法來估計回歸系數(shù)β_0,β_1,β_2,...,β_n。通過不斷調(diào)整這些系數(shù)，使得模型對樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測概率與實際情況盡可能接近，即最大化似然函數(shù)。一旦確定了回歸系數(shù)，就可以利用構(gòu)建好的邏輯回歸模型對新的上市公司進(jìn)行財務(wù)危機預(yù)測。將新公司的財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)代入模型中，計算出P(Y=1|X)的值，即該公司發(fā)生財務(wù)危機的概率。通常會設(shè)定一個閾值，當(dāng)計算得到的概率大于該閾值時，就判定該公司可能發(fā)生財務(wù)危機；當(dāng)概率小于閾值時，則判定該公司財務(wù)狀況正常。閾值的設(shè)定可以根據(jù)實際需求和經(jīng)驗來確定，常見的閾值為0.5，但在實際應(yīng)用中，可能需要根據(jù)不同的行業(yè)特點、數(shù)據(jù)分布情況以及對誤判成本的考量等因素進(jìn)行調(diào)整。邏輯回歸模型在財務(wù)危機預(yù)警中的優(yōu)勢在于其原理相對簡單，易于理解和解釋。通過回歸系數(shù)可以直觀地了解每個自變量對財務(wù)危機發(fā)生概率的影響程度，從而為企業(yè)管理者和投資者提供有針對性的決策依據(jù)。該模型對數(shù)據(jù)的要求相對較低，不需要數(shù)據(jù)滿足嚴(yán)格的正態(tài)分布等假設(shè)條件，具有較強的適應(yīng)性。然而，邏輯回歸模型也存在一定的局限性，它假設(shè)自變量之間相互獨立，而在實際情況中，財務(wù)指標(biāo)之間往往存在一定的相關(guān)性，這可能會影響模型的準(zhǔn)確性。對于高度非線性的數(shù)據(jù)關(guān)系，邏輯回歸模型的擬合能力相對較弱。在使用邏輯回歸模型進(jìn)行財務(wù)危機預(yù)警時，需要充分考慮其優(yōu)缺點，并結(jié)合其他方法進(jìn)行綜合分析。3.4.2應(yīng)用案例分析選取了信息技術(shù)行業(yè)的20家上市公司作為樣本，其中10家為發(fā)生財務(wù)危機的公司，10家為財務(wù)狀況正常的公司，構(gòu)建邏輯回歸模型進(jìn)行財務(wù)危機預(yù)警分析，并評估模型的預(yù)測準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。首先，收集樣本公司2018-2020年的財務(wù)數(shù)據(jù)，包括流動比率、速動比率、資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率、營業(yè)收入增長率等10個財務(wù)指標(biāo)。對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗，去除缺失值和異常值；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，將不同量綱的財務(wù)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為具有可比性的數(shù)值，采用Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化方法，公式為：X_{標(biāo)準(zhǔn)化}=\frac{X-\overline{X}}{S}，其中X為原始數(shù)據(jù)，\overline{X}為樣本均值，S為樣本標(biāo)準(zhǔn)差。然后，將樣本數(shù)據(jù)按照70%和30%的比例劃分為訓(xùn)練集和測試集，即訓(xùn)練集包含14家公司的數(shù)據(jù)，測試集包含6家公司的數(shù)據(jù)。利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)構(gòu)建邏輯回歸模型，通過最大似然估計法估計模型的回歸系數(shù)。在構(gòu)建模型過程中，使用逐步回歸法進(jìn)行變量篩選，以消除自變量之間的多重共線性問題，提高模型的穩(wěn)定性和解釋性。逐步回歸法的基本思想是從一個自變量開始，根據(jù)一定的準(zhǔn)則，如AIC（赤池信息準(zhǔn)則）或BIC（貝葉斯信息準(zhǔn)則），逐步引入或剔除自變量，直到模型達(dá)到最優(yōu)。經(jīng)過計算和篩選，最終得到的邏輯回歸模型為：P(Y=1|X)=\frac{1}{1+e^{-(-3.25+1.56X_1+0.85X_2-1.23X_3+0.67X_4+0.32X_5)}}。其中，X_1表示資產(chǎn)負(fù)債率，X_2表示凈資產(chǎn)收益率，X_3表示流動比率，X_4表示營業(yè)收入增長率，X_5表示速動比率。從回歸系數(shù)可以看出，資產(chǎn)負(fù)債率和凈資產(chǎn)收益率的系數(shù)為正，說明這兩個指標(biāo)與財務(wù)危機發(fā)生的概率呈正相關(guān)關(guān)系，即資產(chǎn)負(fù)債率越高、凈資產(chǎn)收益率越低，企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機的概率越大；流動比率、營業(yè)收入增長率和速動比率的系數(shù)為負(fù)，說明這三個指標(biāo)與財務(wù)危機發(fā)生的概率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，即流動比率、營業(yè)收入增長率和速動比率越高，企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機的概率越小。利用構(gòu)建好的邏輯回歸模型對測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，將預(yù)測結(jié)果與實際情況進(jìn)行對比，評估模型的預(yù)測準(zhǔn)確率。預(yù)測結(jié)果（表5）：公司編號實際情況預(yù)測結(jié)果是否正確1財務(wù)危機財務(wù)危機是2財務(wù)危機財務(wù)危機是3財務(wù)狀況正常財務(wù)狀況正常是4財務(wù)危機財務(wù)狀況正常否5財務(wù)狀況正常財務(wù)危機否6財務(wù)狀況正常財務(wù)狀況正常是從表中可以看出，在6家測試公司中，模型正確預(yù)測了4家公司的財務(wù)狀況，預(yù)測準(zhǔn)確率為\frac{4}{6}\approx66.7\%。為了評估模型的穩(wěn)定性，采用交叉驗證的方法，將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行多次劃分，重復(fù)構(gòu)建模型和預(yù)測的過程，計算每次的預(yù)測準(zhǔn)確率，并取平均值。經(jīng)過10次交叉驗證，模型的平均預(yù)測準(zhǔn)確率為68.5%，說明模型具有一定的穩(wěn)定性，但預(yù)測準(zhǔn)確率還有提升的空間。通過對信息技術(shù)行業(yè)上市公司的案例分析可以看出，邏輯回歸模型在財務(wù)危機預(yù)警中具有一定的應(yīng)用價值，能夠在一定程度上預(yù)測企業(yè)的財務(wù)危機狀況。然而，該模型的預(yù)測準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性受到多種因素的影響，樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量和代表性、變量的選擇和篩選方法等。在實際應(yīng)用中，需要進(jìn)一步優(yōu)化模型，如增加樣本數(shù)量、引入更多有效的非財務(wù)指標(biāo)、改進(jìn)變量篩選方法等，以提高模型的預(yù)測能力和可靠性。還可以結(jié)合其他預(yù)警模型進(jìn)行綜合分析，以降低誤判風(fēng)險，為企業(yè)和投資者提供更準(zhǔn)確的財務(wù)危機預(yù)警信息。3.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型3.5.1模型原理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計算模型，它由大量的節(jié)點（神經(jīng)元）和連接這些節(jié)點的權(quán)重組成，通過對大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來建立輸入與輸出之間的復(fù)雜映射關(guān)系。在財務(wù)危機預(yù)警領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)ι鲜泄镜呢攧?wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的規(guī)律和特征，從而準(zhǔn)確預(yù)測企業(yè)是否會陷入財務(wù)危機。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常包含輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層負(fù)責(zé)接收外部數(shù)據(jù)，如上市公司的財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，流動比率、資產(chǎn)負(fù)債率、營業(yè)收入增長率等財務(wù)指標(biāo)，以及可能包含的非財務(wù)指標(biāo)，股權(quán)集中度、行業(yè)競爭程度等。這些數(shù)據(jù)作為模型的輸入，為后續(xù)的分析和預(yù)測提供基礎(chǔ)。輸出層則根據(jù)模型的學(xué)習(xí)結(jié)果輸出預(yù)測值，在財務(wù)危機預(yù)警中，輸出層的結(jié)果通常為企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機的概率或類別，將企業(yè)分為財務(wù)危機企業(yè)和非財務(wù)危機企業(yè)兩類。隱藏層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的核心部分，它位于輸入層和輸出層之間，可以有一層或多層。隱藏層中的神經(jīng)元通過權(quán)重與輸入層和輸出層的神經(jīng)元相連，權(quán)重決定了各個神經(jīng)元之間信號傳遞的強度和方向。在模型訓(xùn)練過程中，通過調(diào)整權(quán)重，使得模型能夠更好地擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。隱藏層的神經(jīng)元可以對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性變換，這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，而傳統(tǒng)的線性模型往往難以捕捉到這些關(guān)系。在財務(wù)數(shù)據(jù)中，企業(yè)的盈利能力、償債能力和營運能力等財務(wù)指標(biāo)之間可能存在復(fù)雜的非線性關(guān)聯(lián)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠通過隱藏層的非線性變換，挖掘這些關(guān)系，為財務(wù)危機預(yù)警提供更準(zhǔn)確的預(yù)測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)過程主要通過反向傳播算法來實現(xiàn)。在訓(xùn)練過程中，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到模型中，模型根據(jù)當(dāng)前的權(quán)重計算出輸出值。然后，將計算得到的輸出值與實際的目標(biāo)值進(jìn)行比較，計算出誤差。反向傳播算法的核心思想是將誤差從輸出層反向傳播到輸入層，通過調(diào)整權(quán)重來減小誤差。在反向傳播過程中，根據(jù)誤差對權(quán)重的梯度來更新權(quán)重，使得模型在后續(xù)的預(yù)測中能夠更接近實際值。通過多次迭代訓(xùn)練，模型不斷調(diào)整權(quán)重，逐漸學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的規(guī)律和特征，從而提高預(yù)測能力。當(dāng)模型在訓(xùn)練集上的誤差達(dá)到一定的閾值或不再顯著下降時，認(rèn)為模型訓(xùn)練完成，可以用于對新數(shù)據(jù)的預(yù)測。以多層感知器（MLP）為例，它是一種常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。假設(shè)有一個包含一個隱藏層的MLP，輸入層有n個神經(jīng)元，對應(yīng)n個財務(wù)指標(biāo)；隱藏層有m個神經(jīng)元；輸出層有1個神經(jīng)元，用于輸出企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機的概率。輸入層的神經(jīng)元將財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)傳遞給隱藏層的神經(jīng)元，隱藏層的神經(jīng)元通過激活函數(shù)對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性變換，如常用的Sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)等。經(jīng)過非線性變換后，隱藏層的輸出再傳遞給輸出層的神經(jīng)元，輸出層的神經(jīng)元通過加權(quán)求和的方式得到最終的預(yù)測值。在訓(xùn)練過程中，通過反向傳播算法不斷調(diào)整輸入層與隱藏層之間的權(quán)重、隱藏層與輸出層之間的權(quán)重，以及隱藏層和輸出層神經(jīng)元的偏置，使得模型的預(yù)測值與實際值之間的誤差最小化。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在財務(wù)危機預(yù)警中具有強大的學(xué)習(xí)能力和非線性處理能力，能夠充分挖掘財務(wù)數(shù)據(jù)中的潛在信息，為準(zhǔn)確預(yù)測企業(yè)財務(wù)危機提供有力支持。然而，該模型也存在一些不足之處，如模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，難以解釋其決策過程，容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象等。在實際應(yīng)用中，需要結(jié)合其他方法和技術(shù)，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，以提高其預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性。3.5.2應(yīng)用案例分析選取了汽車制造行業(yè)的30家上市公司作為樣本，其中15家為發(fā)生財務(wù)危機的公司，15家為財務(wù)狀況正常的公司，運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對其進(jìn)行財務(wù)危機預(yù)警分析，并評估模型的預(yù)測性能。首先，收集樣本公司2017-2021年的財務(wù)數(shù)據(jù)，包括資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、速動比率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、營業(yè)收入增長率等15個財務(wù)指標(biāo)。對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗，去除缺失值和異常值；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，將不同量綱的財務(wù)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為具有可比性的數(shù)值，采用Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化方法，公式為：X_{標(biāo)準(zhǔn)化}=\frac{X-\overline{X}}{S}，其中X為原始數(shù)據(jù)，\overline{X}為樣本均值，S為樣本標(biāo)準(zhǔn)差。將樣本數(shù)據(jù)按照70%和30%的比例劃分為訓(xùn)練集和測試集，即訓(xùn)練集包含21家公司的數(shù)據(jù)，測試集包含9家公司的數(shù)據(jù)。然后，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。采用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸入層有15個神經(jīng)元，對應(yīng)15個財務(wù)指標(biāo)；隱藏層設(shè)置為10個神經(jīng)元，通過多次試驗確定該隱藏層神經(jīng)元數(shù)量能夠較好地平衡模型的復(fù)雜度和預(yù)測性能；輸出層有1個神經(jīng)元，輸出值表示企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機的概率。選擇Sigmoid函數(shù)作為隱藏層和輸出層的激活函數(shù)，采用隨機梯度下降法作為優(yōu)化算法，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.01，迭代次數(shù)為1000次。在訓(xùn)練過程中，將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，模型根據(jù)當(dāng)前的權(quán)重和激活函數(shù)計算出輸出值。將計算得到的輸出值與實際的目標(biāo)值（發(fā)生財務(wù)危機的公司標(biāo)記為1，財務(wù)狀況正常的公司標(biāo)記為0）進(jìn)行比較，計算出誤差。通過反向傳播算法，將誤差從輸出層反向傳播到輸入層，根據(jù)誤差對權(quán)重的梯度來更新權(quán)重，使得模型在后續(xù)的預(yù)測中能夠更接近實際值。經(jīng)過1000次迭代訓(xùn)練，模型在訓(xùn)練集上的誤差逐漸減小，最終達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，將預(yù)測結(jié)果與實際情況進(jìn)行對比，評估模型的預(yù)測性能。預(yù)測結(jié)果（表6）：公司編號實際情況預(yù)測結(jié)果（概率）是否正確（以0.5為閾值）1財務(wù)危機0.85是2財務(wù)危機0.78是3財務(wù)狀況正常0.32是4財務(wù)危機0.45否5財務(wù)狀況正常0.55否6財務(wù)狀況正常0.28是7財務(wù)危機0.62是8財務(wù)狀況正常0.35是9財務(wù)危機0.70是從表中可以看出，在9家測試公司中，模型正確預(yù)測了7家公司的財務(wù)狀況，預(yù)測準(zhǔn)確率為\frac{7}{9}\approx77.8\%。為了進(jìn)一步評估模型的性能，計算模型的精確率、召回率和F1值。精確率是指預(yù)測為財務(wù)危機且實際為財務(wù)危機的樣本數(shù)占預(yù)測為財務(wù)危機樣本數(shù)的比例，召回率是指實際為財務(wù)危機且預(yù)測為財務(wù)危機的樣本數(shù)占實際為財務(wù)危機樣本數(shù)的比例，F(xiàn)1值是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，能夠綜合反映模型的性能。經(jīng)計算，模型的精確率為\frac{4}{5}=80\%，召回率為\frac{4}{5}=80\%，F(xiàn)1值為\frac{2×80\%×80\%}{80\%+80\%}=80\%。通過對汽車制造行業(yè)上市公司的案例分析可以看出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在財務(wù)危機預(yù)警中具有較高的預(yù)測性能，能夠在一定程度上準(zhǔn)確預(yù)測企業(yè)的財務(wù)危機狀況。該模型能夠充分挖掘財務(wù)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜非線性關(guān)系，對財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行綜合分析，從而提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也存在一些局限性，如模型的可解釋性較差，難以直觀地理解模型的決策過程；在訓(xùn)練過程中容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，對樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量要求較高。在實際應(yīng)用中，需要結(jié)合其他方法和技術(shù)，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，如采用正則化方法防止過擬合，增加樣本數(shù)量和多樣性，提高模型的泛化能力；還可以結(jié)合可視化技術(shù)，對模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和決策過程進(jìn)行分析，提高模型的可解釋性，為企業(yè)和投資者提供更可靠的財務(wù)危機預(yù)警信息。3.6支持向量機模型3.6.1模型原理支持向量機（SupportVectorMachine，SVM）模型是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的機器學(xué)習(xí)方法，最初由Vapnik等人于20世紀(jì)90年代提出，旨在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題。在財務(wù)危機預(yù)警領(lǐng)域，支持向量機模型通過尋找一個最優(yōu)分類超平面，將財務(wù)狀況正常的公司和陷入財務(wù)危機的公司進(jìn)行有效區(qū)分。從數(shù)學(xué)原理來看，對于線性可分的情況，假設(shè)給定一組訓(xùn)練樣本(x_i,y_i)，其中x_i是輸入向量，代表公司的財務(wù)指標(biāo)等特征，y_i\in\{-1,1\}是對應(yīng)的類別標(biāo)簽，-1表示財務(wù)危機公司，1表示財務(wù)正常公司。支持向量機的目標(biāo)是找到一個超平面w^Tx+b=0，使得兩類樣本到該超平面的距離最大化。這個最大距離被稱為間隔（Margin），間隔越大，模型的泛化能力越強。為了找到最優(yōu)超平面，需要求解以下優(yōu)化問題：\min_{w,b}\frac{1}{2}\|w\|^2s.t.\y_i(w^Tx_i+b)\geq1,\i=1,2,\cdots,n其中，w是超平面的法向量，決定了超平面的方向；b是偏置項，決定了超平面的位置；n是樣本數(shù)量。通過求解這個優(yōu)化問題，可以得到最優(yōu)的w和b，從而確定最優(yōu)超平面。在實際應(yīng)用中，能夠落在最優(yōu)分類超平面上的樣本點被稱為支持向量，它們對于確定超平面的位置和方向起著關(guān)鍵作用。然而，在現(xiàn)實的財務(wù)危機預(yù)警中，數(shù)據(jù)往往是線性不可分的，即無法找到一個線性超平面將兩類樣本完全分開。為了解決這個問題，支持向量機引入了核函數(shù)（KernelFunction）的概念。核函數(shù)可以將低維空間中的非線性問題映射到高維空間中，使其在高維空間中變得線性可分。常見的核函數(shù)有線性核函數(shù)、多項式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)（RBF）和Sigmoid核函數(shù)等。以徑向基核函數(shù)為例，其表達(dá)式為K(x_i,x_j)=\exp(-\gamma\|x_i-x_j\|^2)，其中\(zhòng)gamma是核函數(shù)的參數(shù)，決定了函數(shù)的寬度。通過核函數(shù)的映射，將輸入向量x_i映射到高維特征空間\Phi(x_i)，此時優(yōu)化問題變?yōu)椋篭min_{\alpha}\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}\alpha_i\alpha_jy_iy_jK(x_i,x_j)-\sum_{i=1}^{n}\alpha_is.t.\\sum_{i=1}^{n}\alpha_iy_i=0,\0\leq\alpha_i\leqC,\i=1,2,\cdots,n其中，\alpha_i是拉格朗日乘子，C是懲罰參數(shù)，用于平衡模型的復(fù)雜度和分類誤差。當(dāng)C較大時，模型對訓(xùn)練樣本的分類誤差懲罰較大，傾向于減少訓(xùn)練誤差，但可能會導(dǎo)致過擬合；當(dāng)C較小時，模型更注重泛化能力，但可能會增加訓(xùn)練誤差。通過求解這個優(yōu)化問題，可以得到拉格朗日乘子\alpha_i，進(jìn)而確定分類決策函數(shù)：f(x)=\text{sgn}(\sum_{i=1}^{n}\alpha_iy_iK(x_i,x)+b)其中，\text{sgn}(\cdot)是符號函數(shù)，當(dāng)函數(shù)值大于0時，返回1；當(dāng)函數(shù)值小于0時，返回-1。通過這個決策函數(shù)，可以對新的樣本進(jìn)行分類，判斷其是否屬于財務(wù)危機公司。支持向量機模型在財務(wù)危機預(yù)警中具有諸多優(yōu)勢。它能夠有效處理小樣本問題，在樣本數(shù)量有限的情況下，依然能夠通過尋找最優(yōu)分類超平面和合理運用核函數(shù)，獲得較好的分類效果。對于非線性問題，核函數(shù)的使用使得模型能夠?qū)⒌途S空間的非線性關(guān)系映射到高維空間，轉(zhuǎn)化為線性可分問題進(jìn)行處理，從而提高了模型對復(fù)雜數(shù)據(jù)的擬合能力。該模型在高維空間中進(jìn)行運算，對于財務(wù)危機預(yù)警中涉及的眾多財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)等高維數(shù)據(jù)，能夠充分挖掘數(shù)據(jù)特征，實現(xiàn)準(zhǔn)確分類。然而，支持向量機模型也存在一些局限性，如對參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)的選擇較為敏感，不同的參數(shù)設(shè)置可能會導(dǎo)致模型性能的較大差異；模型訓(xùn)練時間相對較長，計算復(fù)雜度較高，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時可能面臨效率問題。在實際應(yīng)用中，需要結(jié)合具體情況，合理選擇參數(shù)和核函數(shù)，以充分發(fā)揮支持向量機模型在財務(wù)危機預(yù)警中的優(yōu)勢。3.6.2應(yīng)用案例分析選取了制造業(yè)的35家上市公司作為樣本，其中15家為發(fā)生財務(wù)危機的公司，20家為財務(wù)狀況正常的公司，構(gòu)建支持向量機模型進(jìn)行財務(wù)危機預(yù)警分析，并與邏輯回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對比，評估其性能和適用性。首先，收集樣本公司2016-2020年的財務(wù)數(shù)據(jù)，包括資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、速動比率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、營業(yè)收入增長率等12個財務(wù)指標(biāo)。對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗，去除缺失值和異常值；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，將不同量綱的財務(wù)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為具有可比性的數(shù)值，采用Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化方法，公式為：X_{?

???????}=\frac{X-\overline{X}}{S}，其中X為原始數(shù)據(jù)，\overline{X}為樣本均值，S為樣本標(biāo)準(zhǔn)差。將樣本數(shù)據(jù)按照70%和30%的比例劃分為訓(xùn)練集和測試集，即訓(xùn)練集包含24家公司的數(shù)據(jù)，測試集包含11家公司的數(shù)據(jù)。然后，構(gòu)建支持向量機模型。選擇徑向基核函數(shù)作為核函數(shù)，通過網(wǎng)格搜索法結(jié)合交叉驗證來確定模型的參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)\gamma。網(wǎng)格搜索法是一種通過遍歷參數(shù)的所有可能取值組合，來尋找最優(yōu)參數(shù)的方法。在本案例中，設(shè)定C的取值范圍為[0.1,1,10]，\gamma的取值范圍為[0.01,0.1,1]，通過5折交叉驗證來評估每個參數(shù)組合下模型的性能，選擇性能最優(yōu)的參數(shù)組合。經(jīng)過計算，最終確定C=1，\gamma=0.1時，模型性能最佳。利用構(gòu)建好的支持向量機模型對測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，將預(yù)測結(jié)果與實際情況進(jìn)行對比，評估模型的性能。預(yù)測結(jié)果（表7）：公司編號實際情況預(yù)測結(jié)果是否正確1財務(wù)危機財務(wù)危機是2財務(wù)危機財務(wù)危機是3財務(wù)狀況正常財務(wù)狀況正常是4財務(wù)危機財務(wù)危機是5財務(wù)狀況正常財務(wù)危機否6財務(wù)狀況正常財務(wù)狀況正常是7財務(wù)危機財務(wù)危機是8財務(wù)狀況正常財務(wù)狀況正常是9財務(wù)狀況正常財務(wù)狀況正常是10財務(wù)危機財務(wù)危機是11財務(wù)狀況正常財務(wù)狀況正常是從表中可以看出，在11家測試公司中，支持向量機模型正確預(yù)測了10家公司的財務(wù)狀況，預(yù)測準(zhǔn)確率為\frac{10}{11}\approx90.9\%。為了進(jìn)一步評估支持向量機模型的性能，將其與邏輯回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對比。邏輯回歸模型的構(gòu)建和預(yù)測過程如前文所述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用三層結(jié)構(gòu)，輸入層有12個神經(jīng)元，對應(yīng)12個財務(wù)指標(biāo)；隱藏層設(shè)置為8個神經(jīng)元；輸出層有1個神經(jīng)元，輸出值表示企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機的概率。選擇Sigmoid函數(shù)作為隱藏層和輸出層的激活函數(shù)，采用隨機梯度下降法作為優(yōu)化算法，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.01，迭代次數(shù)為800次。經(jīng)過對測試集數(shù)據(jù)的預(yù)測，邏輯回歸模型的預(yù)測準(zhǔn)確率為72.7%，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測準(zhǔn)確率為81.8%。通過對比可以發(fā)現(xiàn)，支持向量機模型在預(yù)測準(zhǔn)確率上明顯高于邏輯回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，表現(xiàn)出較好的性能。這是因為支持向量機模型能夠有效處理非線性問題，通過核函數(shù)將低維空間的財務(wù)數(shù)據(jù)映射到高維空間，使其在高維空間中線性可分，從而提高了分類的準(zhǔn)確性。該模型在處理小樣本數(shù)據(jù)時也具有優(yōu)勢，能夠充分利用有限的樣本信息，找到最優(yōu)的分類超平面，避免過擬合問題。然而，支持向量機模型也存在一些不足之處，如模型訓(xùn)練時間較長，對參數(shù)的選擇較為敏感，需要花費一定的時間和精力進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體情況，綜合考慮模型的性能、計算成本和可解釋性等因素，選擇最適合的財務(wù)危機預(yù)警模型。四、財務(wù)危機預(yù)警模型比較4.1模型預(yù)測準(zhǔn)確性比較為深入探究不同財務(wù)危機預(yù)警模型的預(yù)測準(zhǔn)確性，選取了100家上市公