國外研究現狀(1)壹兀判別法Fitzpatrick在1932年用單個財務比率，研究發現判別能力最高的是股東權益/負債和凈利潤/股東權益f=}l;此外Secrist在1938年只利用資產負債表比率(balance-sheet ratio)這壹個指標，比較倒閉銀行與正常銀行之間的差異的研究Beaver在1966年以Mann-Whitney-Wilcoxen在30個原始財務比率中尋找出最具區別能力的財務比率及其分界點，他選用了二分類法，突破性的發現了對財務失敗的定義不僅僅限十破產，還包括債券拖欠不履行，銀行超支，不能支付優先股股利等;離經營失敗口越近，財務指標的信息含量越高，誤判率越低，預見性越強。(2)多兀線性判別法1968年Altman利用線性多兀區別分析法(LMDA)建立區別函數，即Z計分模型。克服了單變量模型中不同指標對同壹公司分析得出不壹致預測結果的現象。對進壹步研究財務風險預警產生了深遠的影響。(3) Logistic模型1977年Martin認為Z計分模型，只能判斷樣本公司是否發生財務失敗危機，無法衡量其發生危機的概率。目_假設條件多，難以滿足。為此他以Logistic回歸分析法建立企業財務危機預警模型，最後發現25個財務比率中只有6個指標具有較強的預測能力。(4)類神經網絡模型Odom&Sharda1990年在Z模型5個變量的基礎上，使用類神經網絡構建模型預測企業破產。研究表明訓練樣本有100%的判別正確率，保留樣本失敗類企業為81.75%，保留樣本正常類企業為78.18%，可見類神經網絡具有較強的財務預測能力。(5)其它統計分析方法除了上述提到的研究方法外，有人嘗試使用新的研究方法進行研究，也有人嘗試使用新的變量進項研究，都取得了相應的成效。如Ohlson在1980年構建了Probit模型; Kim和 McLeod,Jr在1999年通過專家決策的方式構建了線性和非線性的破產預測模型，研究發現非線性模型的預測效果較好;2000年Fan和Palaniswami也對企業破產進行預測，利用的是支持向量機((SVM)的方法;同年Ga lindo和Temayo利用統計學和機器學的方法對銀行信用風險進行評價等等。外國的研究成果為我國企業財務風險預警和預防研究建立了基本的理論框架和方法體系。但外國預警方法的定量研究是缺乏定性分析。此外,由於法律的國家,如政治環境,經濟發展是不同的,他的壹些發現可能不適用於我國的企業,所以需要結合我國的實際國情,發展現狀、行業特點的預警方法,如修改,形成了我國企業財務風險預警系統。1.2.2國內研究現狀1、關於財務風險理論我國從20世紀80年代末或90年代初開始進行財務風險的相關研究。余緒纓教授編寫的《公司理財》壹書，認為財務風險是企業資本結構差異造成的企業支付本息能力的風險，企業財務杠桿系數越大，企業財務風險就會越大。如果企業沒有負債則認為不存在財務風險。學者們把這種風險稱為籌資風險或債務融資風險，也將其看做狹義的財務風險。湯谷良教授在《論財務風險管理》著作中對財務風險的定義，認為“財務風險發生在企業籌資、投資、收益分配等財務活動中，各種不確定性因素的作用，會使企業的實際收益與預期發生負偏離的可能性”。人們將這壹定義可看做是對狹義財務風險的拓展。財政部的向德偉博士(1994)細致全面的分析了財務風險產生的原因，向博士認為“財務風險是壹種微觀的風險，是企業經營風險的集中體現。2、關於財務風險預警指標與模型運用吳世農、黃世忠第壹次提出了分析企業破產的指標和預測企業破產的模型。1996年周首華等提出了F分數分析模型，融入了現金流量指標，彌補了Z模型的不足。陳靜在其壹篇實證研究論文中使用27家被特殊處理和未被特殊處理的公司為對比樣本，分別對這些企業進行了線性回歸研究和單變量研究。單變量分析中，在負債比率、流動比率、總資產收益率、凈資產收益率這4個財務指標中，她發現流動比率和負債比率的判定準確率最高。陳靜在多兀線性判定分析中，發現在公司被處理的前3年能較好地預測公司財務困境的是由負債比率、凈資產收益率、流動比率、營運資本資產率、總資產周轉率6個指標構建的模型。寧宇之則認為企業財務風險的預警方法有兩種，壹種是指標分析法，通過計算企業流動比率和資產負債率預警企業財務風險:另壹種是概率法，通過計算標準離差和標準離差率來預測風險的大小。肖艷(2004)將傳統財務指標與現金流量指標結合進行財務預警分析。實證結果表明這樣的預警指標提高了Logit預警模型的預測準確率。2001年中國證監會北京證券辦針對上市公司年報中披露的有關信息設計了上市公司風險預警系統，提出用定量分析和定性分析相結合的方法來判斷公司風險程度並將其做為分類監管的依據。定性指標中包括管理層人事變動及抵拆擔保事項等五項風險;定量指標主要包括資金風險、投資項目風險、關聯方占用風險、對外投資風險等五類風險。此風險預警系統根據上市公司年報中的相關信息及以上指標，對監管的上市公司得出風險程度並劃分成A, B, C三類。但是該風險預警系統中同類重復指標較多，導致較大復計算量，目_該預警系統中所給出的風險判斷標準過多依賴主觀經驗;而且此風險預警系統不適用十非上市的國有企業風險預警的管理要求。
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