資金安全沒有明顯風險。所有風險指標都在安全區域內。金融市場穩定，金融運行有序，金融監管有效，金融業穩步發展。
基本財務安全、輕度風險的財務信號基本正常，部分指標接近預警值；不良資產占總資產的比例小於10%；正常的金融機構都倒閉了，但比例很小；有貨幣貶值的壓力；金融運行平穩。
財務不安全是壹個嚴重的風險，大多數財務指標惡化；大多數金融機構不同程度存在不良資產問題，不良資產占總資產的比例超過10%；更多的金融機構倒閉了；貨幣大幅貶值；金融動蕩和經濟衰退。
金融危機風險的全面爆發是金融不安全感累積的結果。爆發了嚴重的貨幣危機和銀行危機，貨幣大幅貶值，大量金融機構倒閉。金融崩潰，經濟倒退，社會動蕩。
金融運行的四大基本趨勢在65438年至0997年爆發的亞洲金融危機中表現得淋漓盡致。第壹，這壹時期印尼爆發金融危機，金融風暴蔓延到政治領域，導致政局動蕩，經濟倒退，社會動蕩。第二，財務不安全。亞洲金融危機前泰國、韓國、日本的金融運行就是典型的金融不安全。第三是基本的資金保障。在此期間，中國雖然面臨人民幣貶值壓力，但經濟金融形勢基本良好。第四，資金安全。在此期間，美國經濟保持良好勢頭，失業率和消費者物價指數處於較低水平，金融體系穩定。由於金融安全監測預警系統的研究難度很大，目前國內外都沒有完整準確的研究成果。初步研究成果主要包括:
(1)信號分析方法。該方法主要以金融安全狀態轉換的機理為切入點，研究影響金融安全的各種因素，考察其變化規律，分析導致壹國金融不安全或金融危機的因素，並據此制定應對策略和措施。
信號分析方法最早產生於1997，後來逐漸完善，成為世界上最重要的金融安全預警理論。該理論的核心思想是:選取壹系列指標，根據其歷史數據確定其臨界值。當某壹指標的臨界值在某壹點或某壹時間被突破時，意味著該指標發出了危機信號；發出的危機信號越多，壹個國家未來24個月發生危機的可能性就越大。
在信號分析的方法中，典型的做法是建立計量經濟模型，試圖將金融安全狀態的轉變解釋為壹組變量的結果，認為可以找到不同的安全狀態以及這些變量之間的數量關系。典型的模型有弗蘭克爾等人的probit模型或logit模型，薩克斯、托內爾和維拉斯科等人的橫截面回歸模型，由於金融體系本身的復雜影響和經濟結構的不斷變化，傳統的計量經濟學模型在預測方面的作用已經變得非常有限。就實際效果而言，這兩個模型並沒有對1997年爆發的亞洲金融危機做出任何預警。目前，理論界基本達成了用傳統計量經濟模型預測金融危機是無效的觀點。我們認為，信號分析可以事後判斷威脅壹國金融安全角度的主要原因，有利於管理者制定相應的對策。但由於信號分析無法給出量化標準，很難預測危機何時發生。此外，市場信心在決定金融安全轉變的過程中發揮著重要作用。同樣壹個金融事件，由於人們市場預期的差異，很可能在不同國家形成完全不同的結果。因此，信號分析方法在預測中的作用是非常有限的。
(2)概率分析法。這種方法有兩種類型:壹是不考慮有助於金融安全狀態轉化的具體因素和機制，只是根據歷史上壹些經濟指標在各種安全狀態下的表現制定壹組指標，通過壹定的方法構造壹個綜合指數來衡量整體的風險程度；二是運用模糊類比法，與歷史數據對比，對實際經濟金融運行進行監測預警。前者以卡明斯基為代表，後者以劉遵義為代表。值得壹提的是，劉遵義的模糊類比法(或主觀概率法)因成功預測亞洲金融危機而受到關註。在概率分析中，通常根據壹個國家的歷史觀測值或國際公認的標準擬定壹系列安全狀態的臨界值。對某壹臨界範圍內的指標給予相應的預警值，根據各指標對壹國經濟安全的影響程度確定權重。通過對所有這些指標的警戒值進行加權平均，可以構建出壹個反映整體安全狀況的綜合指標。同樣，綜合指標的臨界值表也可以由此得到。根據計算出的綜合指標，可以判斷壹個國家金融體系的安全狀態，並通過壹定的方法計算出危機發生的概率。計算公式為:
其中，Pj代表J月發生危機的概率，Ai代表I指數的預警值；Bi是該指標的權重。選擇合適的指標是建立可靠的概率分析和預警系統的關鍵。這些指標必須能夠快速準確地對影響金融安全的各種因素做出反應。傳統的概率分析只依賴於可量化的指標，所以在實際應用中，壹般是與情況相似、金融安全問題突出的國家進行比較。事實上，這種相似性包含了大量的定性信息。例如，劉遵義在比較了亞洲國家和墨西哥危機期間的10個指標(這10個指標是:實際匯率、實際GDP增長率、相對通貨膨脹率、國際國內利率差、國際國內利率差變化、實際利率、國內儲蓄率、國際貿易差額、經常項目差額和外國有價證券投資與外國直接投資之比)後，成功預測了亞洲金融危機。概率分析可以明確指出在什麽情況下發生危機的概率，並能及時發出預警信號。但也存在壹些缺陷，不能直接給出部分指標惡化的原因，難以據此提出對策；而且比較的標準是歷史數據，缺乏對新問題的敏感度。盡管如此，概率分析在定量研究中具有壹定的優勢，因此成為目前應用最廣泛的方法。
為了維護金融安全，需要先進的監測和預警系統。因為隨著金融全球化的發展，金融市場越來越復雜，要從紛繁復雜的金融環境中梳理出對金融運行全局有決定性影響的因素及其脈絡並不容易。但目前的概率分析技術過於依賴定量指標，無法包含足夠的市場信息。而且在眾多對金融安全影響很大的因素中，還有很多因素是無法直接量化的，比如文化、心理承受能力等。劉遵義教授的預測取得了很好的效果，是因為東南亞國家的經濟發展階段和開放程度與壹些拉美國家相似，很多定性指標可以用參照物代替。但在特殊情況下，很難找到壹個各方面都差不多的參照國。比如，中國的經濟體制和經濟結構正處於轉軌階段，如果僅僅使用量化指標，是無法對金融安全狀態做出有效預警的。因此，有必要在金融安全監測預警指標體系中引入更多的定性描述信息。