一、財(cái)務(wù)預(yù)警含義界定
財(cái)務(wù)預(yù)警，具體地說(shuō)就是財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測(cè)與警報(bào)。所以提到財(cái)務(wù)預(yù)警，首先需要界定財(cái)務(wù)危機(jī)的含義。財(cái)務(wù)危機(jī) （Financial Crisis）， 又稱財(cái)務(wù)困境（Financial Distress），財(cái)務(wù)失?。‵inancial Failure）。顧名思義，處于財(cái)務(wù)危機(jī)狀態(tài)的企業(yè)必然陷入了財(cái)務(wù)困境，這類企業(yè)要么連年虧損，要么經(jīng)營(yíng)不暢，面臨著較大的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。財(cái)務(wù)危機(jī)是財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的一種極端表現(xiàn)。
二、國(guó)內(nèi)外財(cái)務(wù)預(yù)警模型的研究現(xiàn)狀
目前對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警模型的研究主要集中在以下幾個(gè)方面：
（一）單變量模型
單變量模型又稱一元判定模型，是以一項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為判別標(biāo)準(zhǔn)來(lái)判斷企業(yè)是否處于破產(chǎn)狀態(tài)的預(yù)測(cè)的模型。財(cái)務(wù)指標(biāo)分為償債能力指標(biāo)、獲利能力指標(biāo)和營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)。Fitzpatrick（1932）最早利用該模型對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)困境進(jìn)行預(yù)測(cè)，他以19家公司作為樣本，運(yùn)用單個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)凈利潤(rùn)/股東權(quán)益、股東權(quán)益/負(fù)債這兩個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)判別能力最高。而Smith和Winakor（1935）進(jìn)行了類似的研究，則發(fā)現(xiàn)營(yíng)運(yùn)資本/總資產(chǎn)這個(gè)指標(biāo)的預(yù)測(cè)能力最高。此外，Merwin（1942）發(fā)現(xiàn)營(yíng)運(yùn)資本/總資產(chǎn)、股東權(quán)益/負(fù)債、流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債這三個(gè)指標(biāo)能提前6年對(duì)企業(yè)破產(chǎn)做出預(yù)測(cè)。Beaver（1966）發(fā)現(xiàn)判別能力最高的財(cái)務(wù)指標(biāo)分別是現(xiàn)金流/總負(fù)債、凈收入/總資產(chǎn)、總債務(wù)/總資產(chǎn)。
國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)此模型也做了不少探索。陳靜（1999）使用截至1998年底的27家ST公司與同行業(yè)、同規(guī)模的非ST公司作為樣本，研究發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率、流動(dòng)比率、營(yíng)運(yùn)資本/總資產(chǎn)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率6個(gè)指標(biāo)在ST公司與非ST公司有明顯的差異。進(jìn)一步研究得出，資產(chǎn)負(fù)債率與流動(dòng)比率在宣布前一年的誤判率最低，具有較好的預(yù)測(cè)力，而在稍遠(yuǎn)的時(shí)間段，總資產(chǎn)收益率的誤判率則表現(xiàn)良好。同時(shí)發(fā)現(xiàn)凈資產(chǎn)收益率和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率極不穩(wěn)定，在ST前一年，誤判率達(dá)到最高。吳世農(nóng)、盧賢義（2001）以70家ST和70家非ST上市公司為樣本，應(yīng)用單變量分析研究財(cái)務(wù)困境出現(xiàn)前5年這兩類公司21個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)各年的差異，最后確定6個(gè)預(yù)測(cè)指標(biāo)。
（二）多變量模型分析
1．Z分?jǐn)?shù)模型。Z分?jǐn)?shù)模型是Altman教授在1968年經(jīng)過(guò)大量的實(shí)證考察和分析研究的基礎(chǔ)上提出來(lái)的。Z分?jǐn)?shù)模型是采用多元線性函數(shù)的模式，通過(guò)統(tǒng)計(jì)技術(shù)篩選出那些在兩組樣本中差別盡可能大而在兩組內(nèi)部的離散度最小的變量，從而將多個(gè)變量轉(zhuǎn)換為分類變量，獲得能有效提高預(yù)測(cè)精確度的判別方程。
Z分?jǐn)?shù)模型的判別函數(shù)為：
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5
其中，X1=（期末流動(dòng)資產(chǎn)－期末流動(dòng)負(fù)債）/期末總資產(chǎn)；
X2=期末留存收益/期末總資產(chǎn)；
X3=息稅前利潤(rùn)/期末總資產(chǎn)；
X4=期末股東收益的市場(chǎng)價(jià)值/期末總負(fù)債；
X5=本期銷售收入/總資產(chǎn)。
Z分?jǐn)?shù)模型從企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模、變現(xiàn)能力、獲利能力、財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)、償債能力、資產(chǎn)利用效率等方面綜合分析預(yù)測(cè)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，進(jìn)一步推動(dòng)了財(cái)務(wù)預(yù)警的發(fā)展。Altman 通過(guò)對(duì)Z分?jǐn)?shù)模型長(zhǎng)期的研究分析提出該模型的判斷標(biāo)準(zhǔn)為：Z＞2.675時(shí)，企業(yè)財(cái)務(wù)狀況良好，發(fā)生破產(chǎn)的概率很??；1.81≤Z≤2.675時(shí)，企業(yè)財(cái)務(wù)狀況極不穩(wěn)定，為灰色地帶；2＜1.81時(shí)，企業(yè)財(cái)務(wù)失敗可能性非常大。Z值越低，該企業(yè)遭受財(cái)務(wù)失敗的可能性就越大；Z值越高，該企業(yè)遭受財(cái)務(wù)失敗的可能性就越小。
