目錄一、引言…………1（一）研究背景和意義…………2（二）國內(nèi)外研究綜述…………4（三）理論基礎(chǔ)…………………7二、上市公司財務預警分析的方法……………8（一）Z-score模型………………8（二）Logistic回歸模型………10（三）CNN模型…………………11三、上市公司財務預警分析方法的比較………13（一）預警模型準確性…………13（二）預警模型適用性…………14（三）預警模型的參數(shù)選取……………………15（四）預警模型的實施難度……………………16四、案例分析——以蒙牛為例…………………17（一）公司基本情況……………17（二）使用Z-score模型分析蒙牛公司財務狀況……………17（三）評價蒙牛公司財務分析方法并提出建議………………20五、結(jié)語…………24參考文獻………………………26致謝……………28[20]第三點，基于蒙牛公司組要收入還是來源于售賣液態(tài)奶，可以通過深耕線下銷售渠道，將毛利率低的牛奶大量鋪貨于便利店和高端超市，提升終端售價，增強銷售利潤，同時話可以拓展銷售渠道，與霸王茶姬等奶茶品牌合作提供定制化奶制品供應。3.創(chuàng)行業(yè)務布局，提升市場競爭力結(jié)合蒙牛公司財務報表可以看出蒙牛公司奶粉在總體生產(chǎn)份額占比不大，為3.7%，同時在過去的三年表現(xiàn)普遍不佳。在奶粉方面其中固然有近幾年來新生兒數(shù)量下降導致嬰幼兒奶粉市場普遍紅利削減，但更主要的是由于附屬公司貝拉米及其聯(lián)營公司銷量的問題，貝拉米在2019年被蒙牛以一家澳大利亞嬰幼兒奶粉品牌被蒙牛收購，但其在被收購的這些年里一直沒有獲得取得顯著的銷售業(yè)績，同時由于貝拉米奶粉遲遲沒有真正獲得在國內(nèi)的配方注冊資格導致奶粉在國內(nèi)市場的占有比率遠遠低于飛鶴、伊利等在該領(lǐng)域深耕多年的品牌。綜上所述，可以看出蒙牛公司在嬰幼兒奶粉行業(yè)不具備太多優(yōu)勢，基于此類狀況蒙?？梢酝ㄟ^及時調(diào)整產(chǎn)業(yè)賽道發(fā)展成人牛奶粉業(yè)務，圍繞潛力巨大的銀發(fā)健康賽道，推出適合中老年人聚焦強化骨骼、肌腱等的滋補產(chǎn)品，來提升市場競爭力。4.完善評估體系，縮短評估期限基于蒙牛公司現(xiàn)有的財務預警體系，可以通過引入Z-score財務預警模型的方法完善財務預警體系，同時在引入模型時，可以通過縮短評估期限的方法，將評估期從年度縮短至季度或月度，以便更能及時的捕捉到財務狀況的變化，同時能夠更準確地反映存貨周轉(zhuǎn)率、應收和應付賬款的動態(tài)情況，以及季節(jié)性和周期性因素對財務狀況的影響，使得模型更適應企業(yè)經(jīng)營狀況。在引入模型時，還可以在權(quán)重調(diào)整方面，針對蒙牛公司具備眾多固定資產(chǎn)的情況降低流動比率的權(quán)重，因為這項指標可能無法充分反映蒙牛公司這類乳品制造業(yè)的流動性狀。還可以通過增加現(xiàn)金流量比率的權(quán)重，來衡量公司的財務狀況，因為現(xiàn)金流對企業(yè)財務健康的持續(xù)性是重要的?；诿膳９窘﹣碓诠虘B(tài)乳制品方面的投入精力增加，在進行財務預警時也可以引入“研發(fā)投入和銷售收入比率”的指標，以反映研發(fā)活動對公司財務狀況的影響。5.重視經(jīng)銷商質(zhì)量，提高客戶滿意度及時蒙牛公司將產(chǎn)品運輸?shù)浇?jīng)銷商手中時能堅持保質(zhì)保量的宗旨，但倘若經(jīng)銷商不能在售賣過程中妥善運輸和保管，消費者拿到產(chǎn)品仍可能會出現(xiàn)破損、變質(zhì)的等問題的出現(xiàn)，影響蒙牛公司品牌口碑，近年來，可以看到蒙牛公司收到的投訴數(shù)量不斷增加，媒體報道和黑貓投訴平臺顯示，截至10月29日，消費者針對蒙牛的投訴已達3652條。其中，高飛上任后的5月-10月，投訴共計1498條，占比約為41%。與2023年投訴量相比，翻了一倍有余。投訴內(nèi)容主要在于牛奶收到后發(fā)現(xiàn)牛奶變質(zhì)和出現(xiàn)異物，在消費投訴后出現(xiàn)“踢皮球”的現(xiàn)象，這體現(xiàn)了蒙牛售后服務不到位的現(xiàn)象，與經(jīng)銷商對該方面不重視的狀況息息相關(guān)，體現(xiàn)了蒙牛公司對銷售環(huán)節(jié)把控不嚴。所以蒙牛公司在未來的銷售過程中，應當重視消費者體驗，對質(zhì)量進行嚴格控制，確保所有產(chǎn)品符合最高的質(zhì)量標注，在此基礎(chǔ)上通過在線調(diào)查、社交媒體等方式，鼓勵客戶提供反饋，切實把握客戶需求，確保如果產(chǎn)品質(zhì)量出現(xiàn)問題時客戶的投訴能在第一時間得到響應和解決，給客戶提供質(zhì)優(yōu)的服務以增強消費者粘性。REF_Ref195903845\r\h[21]6.堅持創(chuàng)新，樹立新品牌形象蒙牛公司旗下具有眾多品牌，定位具有差異化，但是近幾年的盈利能力仍然有所下滑，面對這種現(xiàn)象，基于現(xiàn)如今消費者經(jīng)濟狀況變好及對健康飲食的需求，蒙牛公司可以推出一個新品牌，該品牌旗下的奶制品強調(diào)低脂、低糖健康，同時強化該品牌的乳制品來自天然健康、綠色、高品質(zhì)牧場的原產(chǎn)地，樹立出一個高檔奶制品的品牌形象。還可以通過名人效應選擇代言人推廣該品牌，同時舉辦線下和線上聯(lián)動的營銷活動，加強品牌于消費者的聯(lián)系。話可以通過加強綠色可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，推廣綠色包裝，參與和支持社會公益項目，來提升品牌的社會形象，以便打開銷量。五、結(jié)語本文通過分析上市公司進行財務預警所用模型中常見的三種模型，詳細的介紹和分析了，這三種模型及他們的優(yōu)缺點和適用范圍，并通過準確性、適用性、參數(shù)選取和實施難度幾個指標來分析這三種模型并進行對比，最終得出Z-score模型在應對數(shù)據(jù)清晰且行業(yè)匹配的情況下，實施難度較低效果最佳。通過使用該模型對蒙牛公司近三年的財務數(shù)據(jù)進行分析，揭示了存在的潛在問題。本文的創(chuàng)新點在于對蒙牛公司存在的問題運用Z-score財務預警模型進行分析并提出了解決對策。分析表明，雖然蒙牛公司在近年來不斷通過開發(fā)新型高毛利產(chǎn)品等措施來提高盈利能力，但連續(xù)三年的Z值下降表明企業(yè)人仍具有營運資本率下降，留存收益降低，償債能力不足，市值下跌，銷量下降，產(chǎn)品競爭力下降等問題。為此，提出的對策包括在進行財務預警分析時縮短評估期限并調(diào)整權(quán)重，財務分析時引入“研發(fā)投入和銷售收入比率”、降低運營成本提高存貨周轉(zhuǎn)率、通過提升品牌形象提高效益、優(yōu)化客戶體驗、提升產(chǎn)品創(chuàng)新能力相關(guān)措施。整體而言，Z-scorce模型進行財務預警分析體現(xiàn)了科學性、全面性、可理解性為上市公司識別出了潛在的破產(chǎn)風險，給管理層、投資者和債權(quán)人的決策提供了強大支持功能。通過對財務問題的精準分析，提出解決措施，可以有效緩解企業(yè)財務危機，在未來實現(xiàn)可持續(xù)的利潤增長，保證蒙牛公司在中國乳業(yè)市場的領(lǐng)先地位。參考文獻：MengkeYangetal.ResearchontheConstructionofRiskEarlyWarningMechanisminEnterpriseFinancialManagement[J].AppliedMathematicsandNonlinearSciences,2025,10(1):65-67.DimitriosBilliosetal.ThePowerofNumericalIndicatorsinPredictingBankruptcy:ASystematicReview[J].JournalofRiskandFinancialManagement,2024,17(10):433-433.LiYingetal.AnOperationalRiskPredictionMethodforCorporateFinancialManagementBasedonBigDataAnalysis[J].InternationalJournalofHighSpeedElectronicsandSystems,2025.13-17.張美思.網(wǎng)絡(luò)金融時代商業(yè)銀行財務管理的創(chuàng)新策略[J].商訊,2024,(9):88-91.AbelM.Nyaberaetal.PredictionofFinancialDistressUsingDynamicArtificialNeuralNetworkforEarlyWarningSystem[J].AsianJournalofProbabilityandStatistics,2024,26(9):151-159.ReimannChris.Predictingfinancialcrises:anevaluationofmachinelearningalgorithmsandmodelexplainabilityforearlywarningsystems[J].ReviewofEvolutionaryPoliticalEconomy,2024,5(1):51-83.王向榮,周靜宜.中國上市保險公司風險度量適用性研究——基于Z模型與KMV模型的應用比較[J].會計之友,2018(23):84-88.吳遴遴.基于Logistic回歸模型的制造企業(yè)財務風險診斷研究[J].企業(yè)與經(jīng)濟,2024,(8):199-202.馬豐寧,尹雪麗,譚慶美.基于Logsitic回歸模型的香港上市公司退市情況分析[J].管理現(xiàn)代化,2016,36(04):6-9.賈庚泉.大數(shù)據(jù)時代背景下基于Z-score模型、F分數(shù)模型的企業(yè)財務管理變革與財務風險預警研究[J].甘肅金融,2022,No.527(02):41-47.貢曉軍,成香.基于Z-Score預警模型的萬科集團財務風險研究——以萬科集團為例[J].現(xiàn)代商業(yè),2022,No.651(26):159-161.何雅婷.基于Z-score模型的多元化戰(zhàn)略下財務風險預警研究——以維維股份為例[D].江西師范大學,2023:20-21.郭兆冕.基于因子分析的Z-Score房地產(chǎn)企業(yè)財務風險預警模型構(gòu)建研究——以魯商發(fā)展為例[D].江西師范大學,2021:17-19.魏旭.基于深度學習的上市公司財務風險預警[D].西南科技大學,2023,20-22.李晨.乳制品企業(yè)安全文化體系建設(shè)實踐與思路——以蒙牛乳制品武漢有限責任公司特色安全“傘”文化為例[J].勞動保護,2025,No.598(04):95-97.XiaoleiZhang.ResearchonFinancialRiskEarlyWarningSystemBasedonDataMiningTechnology[J].InternationalJournalofHighSpeedElectronicsandSystems,2025.14-16.王賀.基于Z-score模型的雙匯集團財務風險預警研究[D].河南科技大學,2020:27-29.鄭冰嬋,張娜,錢桂洋.基于Z-Score模型的河北省醫(yī)藥上市公司財務風險預警研究[J].現(x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