【摘 要】 在經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的大背景下，潛伏著許多危機(jī)，這些危機(jī)最終表現(xiàn)為財(cái)務(wù)危機(jī)。投資巨人雷曼兄弟、美林集團(tuán)的倒下，使國內(nèi)外專家意識(shí)到了如何協(xié)助企業(yè)及早有效地規(guī)避財(cái)務(wù)危機(jī)的重要性。文章在對(duì)國內(nèi)外財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型及方法進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，對(duì)現(xiàn)有的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型及方法進(jìn)行了評(píng)價(jià)。

【關(guān)鍵詞】 企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警 預(yù)警模型

企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警是以企業(yè)財(cái)務(wù)信息為基礎(chǔ)，利用企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表、經(jīng)營計(jì)劃等資料，通過選擇和觀察敏感性預(yù)警指標(biāo)的變化，借助比例分析、數(shù)學(xué)模型等分析方法，對(duì)企業(yè)可能或?qū)⒁媾R的財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測(cè)報(bào)警，并及時(shí)向利益相關(guān)者發(fā)出警示，提出規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的建議。財(cái)務(wù)預(yù)警的基本思想就是先通過選擇合適的財(cái)務(wù)指標(biāo)或非財(cái)務(wù)指標(biāo)，建立財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系，然后根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)，按照一定的預(yù)警方法或模型預(yù)測(cè)企業(yè)將會(huì)遇到的各種財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，最后做出綜合預(yù)警分析，采取預(yù)警措施。

隨著全球經(jīng)濟(jì)化程度的不斷提高，企業(yè)在經(jīng)營發(fā)展過程中所面臨的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)性日益增加，這將給企業(yè)帶來更大的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。為了使企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中求得生存和發(fā)展，就必須建立一套可行的企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，以便有效控制風(fēng)險(xiǎn)。

一、國外研究綜述

在國外，關(guān)于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究已經(jīng)有40多年的歷史，已取得了比較成熟的研究成果。這些研究成果大致可以劃分為兩個(gè)階段：20世紀(jì)60—80年代，形成了一些以統(tǒng)計(jì)方法為分析工具的預(yù)警模型，即利用財(cái)務(wù)指標(biāo)以及非財(cái)務(wù)指標(biāo)建立相關(guān)數(shù)學(xué)模型，判斷企業(yè)當(dāng)前的財(cái)務(wù)狀況和預(yù)測(cè)未來的財(cái)務(wù)狀況；20世紀(jì)90年代后，學(xué)者們開始探索如仿生技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新方法，利用非統(tǒng)計(jì)方法來創(chuàng)建財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型。

１、定性方法

（1）專家調(diào)查法。實(shí)踐表明，利用專家頭腦的直觀判斷具有強(qiáng)大的生命力，專家的作用和經(jīng)驗(yàn)是電子計(jì)算機(jī)無法完全取代的。在數(shù)據(jù)缺乏、非技術(shù)因素起主要作用的情況下，依靠專家能作出更加準(zhǔn)確的判斷和評(píng)估。當(dāng)企業(yè)需要對(duì)未來的發(fā)展趨勢(shì)作出判斷時(shí)，可以組織各領(lǐng)域?qū)＜?，運(yùn)用專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)企業(yè)的內(nèi)外部環(huán)境，通過直觀的歸納，對(duì)企業(yè)過去和現(xiàn)在的狀況、變化發(fā)展過程進(jìn)行綜合分析研究，找出企業(yè)運(yùn)動(dòng)、變化、發(fā)展的規(guī)律，從而對(duì)企業(yè)未來的發(fā)展趨勢(shì)作出判斷。

（2）四階段癥狀分析法。企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的出現(xiàn)一般分為4個(gè)階段：潛伏期、發(fā)作期、惡化期和實(shí)現(xiàn)期。企業(yè)如果出現(xiàn)資不抵債、喪失償付能力，就要查清原因，采取措施，將財(cái)務(wù)危機(jī)的危害程度降到最小。

（3）“三個(gè)月資金周轉(zhuǎn)表”分析法。資金周轉(zhuǎn)率是判斷企業(yè)運(yùn)營能力的重要的標(biāo)準(zhǔn)，從短期來看，若企業(yè)制定不出三個(gè)月資金周轉(zhuǎn)表，則說明企業(yè)發(fā)生了財(cái)務(wù)危機(jī)；若能制定出資金周轉(zhuǎn)表，還要查明轉(zhuǎn)入下個(gè)月的結(jié)轉(zhuǎn)額是否占總收入的20％以上，應(yīng)付票據(jù)總支付額是否在銷售收入的60％以下（批發(fā)商）或40％以下（制造業(yè)），如果回答為“否”，則說明企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)。該方法的實(shí)質(zhì)是企業(yè)面對(duì)多變的理財(cái)環(huán)境應(yīng)保持一定的現(xiàn)金流量和資產(chǎn)的流動(dòng)性，以抵御財(cái)務(wù)出現(xiàn)困難時(shí)的危機(jī)。

（4）流程圖分析法。該方法要求畫出企業(yè)流程圖，找出整個(gè)企業(yè)運(yùn)作流程的關(guān)鍵點(diǎn)，對(duì)企業(yè)潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行判斷和分析，并啟動(dòng)相應(yīng)的預(yù)防機(jī)制。流程圖具有直觀性強(qiáng)，層次分明，脈絡(luò)清晰等優(yōu)點(diǎn)，因此易于普及。

2、定量方法

（1）單變量分析法。該方法是選擇公司的一個(gè)財(cái)務(wù)比率進(jìn)行分析的傳統(tǒng)方法。Fitzpatrick最早利用一元判定預(yù)警模型對(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／股東權(quán)益、股東權(quán)益／負(fù)債這兩個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)判別能力最強(qiáng)。而Smith和Winakdor在類似的研究中發(fā)現(xiàn)營運(yùn)資本／總資產(chǎn)這個(gè)指標(biāo)的預(yù)測(cè)能力最強(qiáng)。Braver運(yùn)用一元判定預(yù)警模型進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，除了可以采用財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)，公司股票價(jià)格的變化可用來對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)困境進(jìn)行預(yù)測(cè)，采用的指標(biāo)是股票收益率。

（2）MDA。Altman從22個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)中選擇了5個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)建立一個(gè)包含5個(gè)變量的Ｚ模型來區(qū)分財(cái)務(wù)困境公司和財(cái)務(wù)健康公司。這5個(gè)指標(biāo)是營運(yùn)資本／總資產(chǎn)（ｘ１）、留存盈余／總資產(chǎn)（ｘ２）、息稅前利潤／總資產(chǎn)（ｘ３）、股權(quán)的市場(chǎng)價(jià)值／債務(wù)的帳面價(jià)值（ｘ４）、銷售收人 ／資產(chǎn)總額（ｘ５）5 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)。Ｚ模型為：Ｚ＝0.012ｘ１＋0.014ｘ２＋0.033ｘ３+0.0064ｘ４ ＋0.999ｘ５，Ｚ＝2.675為該模型的臨界值。由于Ｚ模型主要針對(duì)上市的制造業(yè)公司，作為Ｚ模型的補(bǔ)充，Altman又提出了專門針對(duì)非上市私營企業(yè)的Ｚ＇模型和專門針對(duì)非制造業(yè)公司的Ｚ＇＇模型。Ｚ′模型采用的5個(gè)指標(biāo)為營運(yùn)資本／ 總資產(chǎn)、留存收益／總資產(chǎn)、息稅前收益／總資產(chǎn)、權(quán)益賬面價(jià)值／債務(wù)賬面價(jià)值、銷售收入／總資產(chǎn)； Ｚ＇＇模型只采用了4個(gè)指標(biāo)，即營運(yùn)資本／總資產(chǎn)、留存收益／總資產(chǎn)、息稅前收益／總資產(chǎn)、權(quán)益賬面價(jià)值／債務(wù)賬面價(jià)值。

（3）LPM。LPM是利用多元線性回歸方法建立起來的，其形式是：ｙ＝ｃ＋βｘ1＋βｘ2＋…＋βｘn，其中：ｃ為常數(shù)項(xiàng)，ｘ１…ｘｎ 為 ｎ個(gè)預(yù)警指標(biāo)變量，β為系數(shù)， 解釋預(yù)警指標(biāo)變量對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的影響水平，ｙ為企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率。ＬＰＭ模型以0.5為分界點(diǎn)，ｙ值越大，企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性越大，ｙ值越接近于０，說明企業(yè)財(cái)務(wù)越安全。

（4）Logit。該方法是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)使用最大似然估計(jì)法估計(jì)出各參數(shù)值，經(jīng)一定的數(shù)學(xué)推導(dǎo)運(yùn)算，求得公司陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的概率。Ohlson利用Logistic分析建立企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)、資金報(bào)酬率、變現(xiàn)能力具有顯著的預(yù)測(cè)能力。Aestebro對(duì)有關(guān)債務(wù)困境預(yù)測(cè)的方法進(jìn)行了討論，認(rèn)為財(cái)務(wù)困境的預(yù)測(cè)應(yīng)該使用多元Logit模型，而且在選取匹配樣本時(shí)應(yīng)使用隨機(jī)的而不是確定的標(biāo)準(zhǔn)。

（5）Probit。該方法同Logit類似，區(qū)別在于它是以累積標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布進(jìn)行變量轉(zhuǎn)換，而Logit則是采用Logitic分布進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

（6）CUSUM。CUSUM是基于連續(xù)的概率比率測(cè)試和最優(yōu)的停止規(guī)則提供企業(yè)狀況惡化的信號(hào)。將該方法應(yīng)用到財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究的學(xué)者有Page、Healy、KahyaTheodossiou。其中，Theodossiou認(rèn)為多元判別分析線性概率模型、Logit和Probit方法忽略了前期財(cái)務(wù)信息的有用性，他認(rèn)為模型還應(yīng)包含財(cái)務(wù)狀況惡化的動(dòng)態(tài)過程信息。他于1993年提出了預(yù)測(cè)公司失敗的CUSUM模型，該方法能探測(cè)財(cái)務(wù)狀況由好轉(zhuǎn)壞的拐點(diǎn)，對(duì)財(cái)務(wù)狀況惡化敏感并具有記憶力，區(qū)分財(cái)務(wù)指標(biāo)變化是由序列相關(guān)引起的還是由于財(cái)務(wù)情況惡化造成的，證明了一些在研究中常用的財(cái)務(wù)比率由于強(qiáng)序列相關(guān)，在CUSUM或MDA、Logit和Probit模型中使用將降低模型的穩(wěn)健性 。

（7）生存分析。生存分析不使用兩分法因變量。在風(fēng)險(xiǎn)模型中因變量是企業(yè)持續(xù)處于非失敗的時(shí)間，而自變量可以是時(shí)變變量，以“公司－ 年”的形式存放觀測(cè)值。Shumway 引入公司年齡變量，構(gòu)造了一個(gè)加速失敗時(shí)間的離散風(fēng)險(xiǎn)模型。Catanach以 Logit分布為生存時(shí)間的概率分布建立模型，預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)如何定義困境和誤判成本有穩(wěn)健性，且預(yù)測(cè)精度高于Probit模型。

（8）混沌模型。LindsayCampbell將企業(yè)視為具有混沌行為的系統(tǒng)，建立了企業(yè)失敗預(yù)測(cè)模型。他們的研究基于混沌理論的兩個(gè)基本原理：(1)混沌系統(tǒng)是可以確定的，但由于初始條件的極端敏感性，其可預(yù)測(cè)性只在短期內(nèi)有效；(2)健康系統(tǒng)比非健康系統(tǒng)呈現(xiàn)更多的混沌性。在這兩個(gè)原理的指導(dǎo)下，他們提出了自己的假設(shè)：一個(gè)破產(chǎn)企業(yè)在臨近破產(chǎn)階段收益的混沌量顯著小于該企業(yè)在失敗前早期階段收益的混沌量。該假設(shè)得到了有力的驗(yàn)證。

（9）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析是一種并行分布模式處理系統(tǒng)，具有高度并行計(jì)算能力、自學(xué)習(xí)能力和容錯(cuò)能力。這種分析的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是使企業(yè)財(cái)務(wù)動(dòng)態(tài)預(yù)警成為可能，并使模型具備隨著不斷變化的復(fù)雜環(huán)境自學(xué)習(xí)的能力。這意味著隨著樣本數(shù)的積累，這種模型可以定期更新推理知識(shí)從而實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)危機(jī)的動(dòng)態(tài)預(yù)警。該方法是把預(yù)警指標(biāo)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，采用訓(xùn)練樣本集對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，然后再用測(cè)試樣本集進(jìn)行仿真，得出未來的財(cái)務(wù)狀況是優(yōu)或劣的二值判斷。ANN輸入變量和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不同，將導(dǎo)致ANN模型的分類效果也不同。

二、國內(nèi)研究綜述

在國內(nèi)，受證券市場(chǎng)發(fā)展的影響，對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警的研究起步較晚，從20世紀(jì)80年代開始，國外的財(cái)務(wù)預(yù)警研究與應(yīng)用成果逐漸被引入國內(nèi)。1986年，吳世農(nóng)、黃世忠首次在我國介紹了企業(yè)破產(chǎn)的分析指標(biāo)和預(yù)測(cè)模型。1990年，國家自然科學(xué)基金委員會(huì)管理科學(xué)組先后支持佘廉等人從事企業(yè)預(yù)警研究，并1999年出版了企業(yè)預(yù)警管理叢書。之后我國學(xué)者才真正開始了對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警的研究，并逐漸興起并形成系統(tǒng)，但主要還是借鑒國外的模型。

1、單模型研究

陳靜以1998年37ST公司和27家非ST公司為樣本，利用其1995-1997年的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行了一元判別分析，研究認(rèn)為：在流動(dòng)比率、負(fù)債比率、總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率４個(gè)指標(biāo)中，流動(dòng)比率和負(fù)債比率誤判率最低。吳世農(nóng)、盧賢義以70家ST公司和70家非ST公司為樣本，運(yùn)用一元判別分析研究財(cái)務(wù)困境出現(xiàn)前５年內(nèi)這兩類公司的21個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)各年的差異，這些指標(biāo)包括：盈利增長指數(shù)、凈資產(chǎn)報(bào)酬率、資產(chǎn)報(bào)酬率、主營業(yè)務(wù)利潤貢獻(xiàn)率、主營業(yè)務(wù)利潤率、利息保障倍數(shù)、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、超速動(dòng)比率、負(fù)債比率、長期負(fù)債比率、營運(yùn)資本／總資產(chǎn)、留存收益／總資產(chǎn)、資產(chǎn)增長率、股東權(quán)益增長率、主營業(yè)務(wù)收入增長率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、Log（ 總資產(chǎn)）、Log（ 總凈資產(chǎn)）。

2、多模型研究

1996年周首華、楊濟(jì)華提出了F分?jǐn)?shù)模型，它是在充分考慮了企業(yè)現(xiàn)金流量的變動(dòng)等方面的情況后，對(duì)z模型進(jìn)行了修正。許多專家證實(shí)，現(xiàn)金流量比率是預(yù)測(cè)公司破產(chǎn)的有效變量，F(xiàn)分?jǐn)?shù)模型加入現(xiàn)金流量這一預(yù)測(cè)自變量，彌補(bǔ)了Z值判定模型的不足。其表達(dá)公式為：Ｆ＝－0.1774＋1.1091Ｘ１＋0.1704Ｘ２＋1.9271Ｘ３＋0.0302Ｘ４＋0.4961Ｘ５其中，Ｘ１、Ｘ２、Ｘ４與Ｚ計(jì)分模型中的Ｘ１、Ｘ２ 及 Ｘ４反映的指標(biāo)相同，Ｘ１＝（ 期末流動(dòng)資產(chǎn)一期末流動(dòng)負(fù)債）／期末總資產(chǎn)；Ｘ２＝期末留存收益／期末總資產(chǎn)；Ｘ３＝（ 凈潤＋折舊）／平均總負(fù)債；Ｘ４＝期末股東收益的市場(chǎng)價(jià)值／期末總負(fù)債；Ｘ５＝（凈利潤＋折舊＋利息）／期末總資產(chǎn)。相對(duì)于 Ｚ 分?jǐn)?shù)模型，它可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出企業(yè)是否存在財(cái)務(wù)危機(jī)。

萬希寧、王艷在基于非財(cái)務(wù)指標(biāo)的企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)模糊預(yù)警模型研究中，借鑒中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)在2004年2月發(fā)布的《股份制商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)體系（暫行）》中的定性指標(biāo)體系，并結(jié)合企業(yè)實(shí)際情況，采用了償債能力、營運(yùn)能力、盈利能力、內(nèi)部控制４個(gè)方面的非財(cái)務(wù)指標(biāo)。

三、國內(nèi)外財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究評(píng)價(jià)和未來的發(fā)展

1、以“權(quán)責(zé)發(fā)生制”為基礎(chǔ)的財(cái)務(wù)指標(biāo)居多，以“收付實(shí)現(xiàn)制”為基礎(chǔ)的財(cái)務(wù)指標(biāo)較少。國內(nèi)外的財(cái)務(wù)預(yù)警研究多選擇資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表的基本財(cái)務(wù)指標(biāo)和財(cái)務(wù)指標(biāo)組合，這

類財(cái)務(wù)指標(biāo)的類型包括：盈利能力指標(biāo)、營運(yùn)能力指標(biāo)、償債能力指標(biāo)、發(fā)展能力指等。

但實(shí)際上，“權(quán)責(zé)發(fā)生制”下的傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)可能被人為操縱而導(dǎo)致財(cái)務(wù)信息失真，從而用其傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建的財(cái)務(wù)預(yù)警模型和方法的真實(shí)性也大打折扣?！笆崭秾?shí)現(xiàn)制”下的現(xiàn)金流量指標(biāo)來自現(xiàn)金流量表，不易被操縱?；诂F(xiàn)金流量指標(biāo)來構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型將使得財(cái)務(wù)預(yù)警結(jié)論的真實(shí)性大大提高，增強(qiáng)了模型的科學(xué)性和實(shí)用性。因此，未來的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型應(yīng)能夠?qū)舅峁┑呢?cái)務(wù)數(shù)據(jù)的真?zhèn)巫龀鲆欢ㄨb別，增加現(xiàn)金流量指標(biāo)在財(cái)務(wù)預(yù)警模型中的運(yùn)用。

2、組合財(cái)務(wù)指標(biāo)和調(diào)整的財(cái)務(wù)指標(biāo)的引入的必要。

組合財(cái)務(wù)指標(biāo)是指兩個(gè)或兩個(gè)以上的財(cái)務(wù)指標(biāo)通過一定的運(yùn)算形式組合而成的財(cái)務(wù)指標(biāo)，是研究者在財(cái)務(wù)預(yù)警研究的過程中發(fā)現(xiàn)和總結(jié)出來的一種財(cái)務(wù)指標(biāo)，它能夠有效地提高財(cái)務(wù)預(yù)警模型的預(yù)警準(zhǔn)確性。調(diào)整的財(cái)務(wù)指標(biāo)是指基本財(cái)務(wù)指標(biāo)經(jīng)過一定的變換和運(yùn)算后得到的新的財(cái)務(wù)指標(biāo)，它是基本財(cái)務(wù)指標(biāo)的有效補(bǔ)充，包括財(cái)務(wù)指標(biāo)均值、財(cái)務(wù)指標(biāo)變動(dòng)趨勢(shì)值、行業(yè)平均值、行業(yè)平均值的變動(dòng)趨勢(shì)值等。

以往財(cái)務(wù)預(yù)警模型具有靜態(tài)和機(jī)械的缺點(diǎn)，需要發(fā)展一些不同行業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警分析模型。由于各個(gè)行業(yè)都有自身的一些經(jīng)營特點(diǎn)，具體體現(xiàn)在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)上就有一些差異，這就降低了各個(gè)行業(yè)之間財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的可比性，從而使建立不同行業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型很有必要。

3、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)的缺乏，特別是要加入“人”的因素。

在整個(gè)社會(huì)的大環(huán)境下，企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的成因是多種多樣的。金融政策、法律制度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等等都會(huì)給企業(yè)的財(cái)務(wù)帶來風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇。國外已經(jīng)有個(gè)別研究學(xué)者在企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型中引入了GDP、市場(chǎng)利率和證券市場(chǎng)指數(shù)等指標(biāo)，但此類研究不夠系統(tǒng)和完善，引入的力度還不夠，還沒找到一套全面、有效、可應(yīng)用于企業(yè)微觀財(cái)務(wù)預(yù)警的預(yù)警指標(biāo)體系。企業(yè)是“人”的企業(yè)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)在一定程度上是由掌管企業(yè)經(jīng)營財(cái)務(wù)決策的高級(jí)管理者（如：總經(jīng)理、財(cái)務(wù)總監(jiān)）決定的，因此有必要在財(cái)務(wù)預(yù)警加入這些高級(jí)管理者的因素，包括：對(duì)企業(yè)的滿意程度，離職率等。

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