夏秀芳　遲健心

【摘 要】 文章綜述了國內(nèi)外有關(guān)財務(wù)困境預警研究的三個主要內(nèi)容：一是財務(wù)困境的內(nèi)涵和界定，二是財務(wù)預警研究變量的選取，三是財務(wù)困境預警模型的建立；強調(diào)財務(wù)危機的根本原因是企業(yè)無力償還債務(wù)而導致的資金鏈斷裂，財務(wù)預警模型應(yīng)具有前瞻性，預警指標應(yīng)從引起財務(wù)危機根源的資金鏈角度進行設(shè)定，即應(yīng)充分考慮資金供給對資金需求的保障程度；最后提出了財務(wù)預警指標體系構(gòu)建的重心應(yīng)放到籌資活動對營業(yè)活動資金的保障上，建議從資金供給對資金需求的數(shù)量和質(zhì)量保障角度構(gòu)建預警指數(shù)體系。

【關(guān)鍵詞】 財務(wù)困境； 財務(wù)指標； 非財務(wù)指標； 資金供給； 保障程度

【中圖分類號】 F275 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2018）13-0002-05

財務(wù)困境是指企業(yè)由于各種原因?qū)е碌呢攧?wù)狀況嚴重惡化，即將面臨破產(chǎn)，無能力償還債務(wù)的財務(wù)狀況。企業(yè)不能按期償還債務(wù)，是一種違約行為，所以又稱為違約風險，有學者也稱其為財務(wù)危機。“企業(yè)破產(chǎn)”是最嚴重的財務(wù)困境形式。發(fā)生財務(wù)困境的企業(yè)大多是企業(yè)財務(wù)狀況逐年惡化、長期累積的結(jié)果，是可以預測的。及時、有效地進行財務(wù)困境的預警可以使企業(yè)及早發(fā)現(xiàn)其生產(chǎn)經(jīng)營管理的嚴重問題，避免惡性損失的發(fā)生。國內(nèi)外學者對于財務(wù)困境的研究，主要包括三個方面：一是財務(wù)困境的內(nèi)涵和界定，二是財務(wù)預警研究變量的有效選取，三是財務(wù)困境預警模型的建立。

一、財務(wù)困境（財務(wù)危機）概念的界定

Beaver[1]指出企業(yè)發(fā)生破產(chǎn)、出現(xiàn)拖欠優(yōu)先股股利和債務(wù)的情況都視為財務(wù)困境，他選取了59個破產(chǎn)公司、3個拖欠債務(wù)的公司以及16個拖欠優(yōu)先股股利的公司，共計78個公司作為“財務(wù)困境”的樣本進行研究。Carmichael[2]指出財務(wù)困境是由于企業(yè)資金、權(quán)益和流動性不足以及拖欠債務(wù)四種形式導致的履行義務(wù)時受到阻礙。Deakin[3]將財務(wù)危機界定為企業(yè)無力償還債務(wù)、發(fā)生了破產(chǎn)、債權(quán)人利益通過企業(yè)清算才能得到的公司。Ross et al.[4]將企業(yè)失敗、會計破產(chǎn)、法定破產(chǎn)和技術(shù)破產(chǎn)的企業(yè)稱為財務(wù)困境。Lau[5]指出以下五種情況可以作為企業(yè)財務(wù)危機的評估標準：（1）財務(wù)不穩(wěn)定；（2）股息不支付或者股息支付減少；（3）出現(xiàn)了技術(shù)性失敗或者不能償還貸款；（4）受到破產(chǎn)法保護；（5）清算或破產(chǎn)。Laitinen[6]在研究中將財務(wù)困境公司按照危機的程度進行了分類。部分學者[7-8]在研究中對財務(wù)危機的界定是依據(jù)破產(chǎn)法提出破產(chǎn)申請的企業(yè)。

國內(nèi)部分學者[9-12]在研究中都選取了ST公司作為財務(wù)困境研究的對象。長城證券課題組（2002）和崔學剛等（2007）認為企業(yè)只要出現(xiàn)了虧損就是財務(wù)困境，即PT、ST公司以及虧損一年的公司都屬于財務(wù)困境公司。

二、預測變量或者判定指標的選取

模型中預測變量的合理選擇對于能否成功和正確預測財務(wù)困境至關(guān)重要。預警變量由最初的只考慮財務(wù)指標，發(fā)展到綜合考慮財務(wù)指標和非財務(wù)指標，其中財務(wù)指標包括財務(wù)比率和現(xiàn)金流量指標。

（一）僅包含財務(wù)指標信息類型

一些學者[7，13-14]在對企業(yè)財務(wù)危機研究中采用的都是常規(guī)財務(wù)比率指標，其中Altman的Zeta模型是當時被認為能夠比較準確預測財務(wù)困境的模型。財務(wù)比率指標是以資產(chǎn)負債表和利潤表為基礎(chǔ)的，如何選取財務(wù)指標及財務(wù)指標能否真實反映企業(yè)的財務(wù)狀況，是當時學者們討論建模預測準確與否的關(guān)鍵。學者們在研究中發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金流量信息不容易像利潤指標被操縱而逐漸受到關(guān)注。Beaver[1]在1966年首次將現(xiàn)金流指標引入到財務(wù)困境的研究。Deakin et al.[3]同時考慮了企業(yè)的三大財務(wù)活動：籌資活動、經(jīng)營活動和投資活動，并指出現(xiàn)金流指標預測破產(chǎn)效果顯著。Blum[15]的研究中將現(xiàn)金流量指標加入到財務(wù)風險預警模型中，得到結(jié)論：加入現(xiàn)金流的預警模型準確性得到了極大提高，并且預測時間會超前5年；隨后更多學者發(fā)現(xiàn)將現(xiàn)金流量指標加入到預警模型中，模型的預測能力也得到了提高；Xia，Zhao and He（2012）研究表明：加入現(xiàn)金流量指標的Logistic模型要優(yōu)于Fisher判別模型。

我國學者（陳靜[11]；張玲[16]；吳世農(nóng)等[9]；周兵和張軍，2002；蔡紅艷和韓立巖，2003等）均采用傳統(tǒng)的財務(wù)比率指標建立財務(wù)預警模型；周守華等[10]是首次將現(xiàn)金流量指標引入到預警模型中，構(gòu)建了一個F模型，此模型相對Altman的Z模型有了較大的改進；隨后更多學者在研究中引入了現(xiàn)金流量指標，并進行了現(xiàn)金流量指標的財務(wù)預警研究（如：吳世農(nóng)等[9]；楊淑娥和徐偉剛，2003；黃鶴和李鳳吟，2003；張瑋，2007；崔學剛，2007；李雅寧，2012；謝赤等[17]）。呂俊[18]在研究中同時采用了傳統(tǒng)的財務(wù)比率指標和經(jīng)過調(diào)整（在我國上市公司會計質(zhì)量特征基礎(chǔ)上調(diào)整）的兩套財務(wù)比率指標進行了對比分析，研究發(fā)現(xiàn)后者比前者的精度高出七個百分點。聶麗潔等[19]構(gòu)建了一套較完整的現(xiàn)金流財務(wù)預警指標體系，研究表明現(xiàn)金流量指標能單獨進行財務(wù)風險預警。梁杰等（2011）在財務(wù)困境模型中引入了經(jīng)濟增加值指標。

（二）包含非財務(wù)指標信息類型

財務(wù)預警模型中的非財務(wù)指標包括了資本市場指標、宏觀經(jīng)濟變量、公司治理等變量。

Zmijewski（1984）和Altman（1966）將與市場反應(yīng)有關(guān)的非財務(wù)變量引入到研究中，其結(jié)果表明可以改善預警效果；Beaver[1]在財務(wù)預警研究中引入了反映股價的信息變量；Merton（1974）和Campbel等（2006）發(fā)現(xiàn)股票收益率波動對財務(wù)風險有重要影響；Ohlson[20]以企業(yè)總資產(chǎn)與總負債數(shù)值的大小為依據(jù)，構(gòu)建了兩個虛擬變量，結(jié)果發(fā)現(xiàn)虛擬變量對模型的解釋力較某些常用的財務(wù)指標更好；Marquette（1980）在模型中加入了宏觀經(jīng)濟變量：通化膨脹率和景氣變動等指標；Altman（1983）研究表明宏觀經(jīng)濟變量，如國內(nèi)生產(chǎn)總值以及貨幣供應(yīng)量等都對公司財務(wù)危機預警有顯著的影響；Lau[5]的財務(wù)危機預警研究中包含了6個財務(wù)比率變量和4個與股利支付相關(guān)的虛擬變量；Glison（1989）研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)高層的離職可以構(gòu)成反映企業(yè)財務(wù)風險預警的重要指標；Plat et al.[8]在財務(wù)危機預警中加入了反映產(chǎn)業(yè)變動的變量；部分學者（Catherine，1994；Fathi，2001；Chan，2016）等在財務(wù)預警模型構(gòu)建時加入了公司治理因素。Blanco-Oliver et al.（2015）將非財務(wù)指標，如公司所有權(quán)特點等引入模型。

相對于國外學者，國內(nèi)對財務(wù)預警中非財務(wù)指標的研究比較晚。姜秀華（2002）加入了股權(quán)集中度指標進行預警取得了相對較好的預測效果；梁琪（2003）在研究中發(fā)現(xiàn)反映資本市場和宏觀經(jīng)濟的指標可以對上市公司進行有效的財務(wù)困境預警判別；章之旺、吳世農(nóng)（2005）檢驗了經(jīng)濟困境、財務(wù)困境風險和公司業(yè)績之間的關(guān)系；楊兵和柯佑鵬（2005）在研究中引入了非財務(wù)指標，結(jié)果發(fā)現(xiàn)財務(wù)困境預測的準確度得到了極大的提高；曹德芳等[21]在預警模型中加入了股權(quán)結(jié)構(gòu)變量；鄧曉嵐等（2006）在Logistic模型中引入了非財務(wù)變量，回歸結(jié)果顯示審計師意見和年度累計超額收益率對財務(wù)困境有較好的解釋和預警效果；任惠光和班博（2007）在預警中加入了財務(wù)指標和反映企業(yè)公司治理和總體經(jīng)濟的非財務(wù)指標，通過三個方法的預警及比較，最終構(gòu)建了最優(yōu)的跨期財務(wù)危機預警綜合模型；柏丙林等[22]分別以非財務(wù)指標、財務(wù)指標以及綜合指標（財務(wù)指標和非財務(wù)指標相結(jié)合）構(gòu)建了財務(wù)風險預警模型進行預警，結(jié)果表明由綜合指標構(gòu)建的財務(wù)風險預警模型有更準確的預測結(jié)果；盧永艷[12]將宏觀經(jīng)濟因素、貸款利率和國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率引入到財務(wù)預警模型；劉小淇等[23]將非財務(wù)因素（人力資本和股權(quán)結(jié)構(gòu)等）納入預警模型。

三、財務(wù)困境預警模型的建立

財務(wù)困境預警模型經(jīng)歷了從單一財務(wù)指標變量的預警模型，到多個財務(wù)指標變量的線性預警模型，發(fā)展成為廣泛流行的Logistic預警模型；隨后又有一些新的理論和模型相繼出現(xiàn)。

Fitzpartrick[13]開啟了對上市公司進行了財務(wù)危機預警的先河，在研究中運用了單個財務(wù)比率指標；隨后Beaver[1]也建立了單變量的財務(wù)預警模型。由于單個財務(wù)比率不能全面反映企業(yè)的財務(wù)狀況，多變量模型較單個財務(wù)指標變量所包含的財務(wù)信息更加全面，預測的準確度更高。Altman[7]運用線性判別分析方法（MDA）建立了多變量財務(wù)預警模型；Altman et al.[14]建立了含有七個財務(wù)變量的Zeta模型。在原來線性預測的基礎(chǔ)上，Martin[24]首次使用Logistic方法以銀行業(yè)為研究對象建立了財務(wù)預警模型；Ohlson[20]也建立了Logistic財務(wù)預警模型，并在研究中給出了MDA有效性的條件；隨后 Collins and Green（1982），Zavgren（1985），Gentry，Newbold and WhitFord（1987）等通過實證研究均顯示了Logistic模型進行財務(wù)預警比MAD模型的預測能力更強，結(jié)果更準確；Hensher et al.（2007）建立的Logistic財務(wù)預警模型中考慮了多項誤差分量，結(jié)果顯示其擬合優(yōu)度比標準的Logistic模型更好。

此外，一些新的理論和模型不斷出現(xiàn)和應(yīng)用，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、遺傳算法（GA）、案例推理（CRR）、粗糙集（RS）等方法具有高效的預測性。Sánchez-Lasheras（2012）等運用了混合模型對財務(wù)困境進行了識別。Heo and Yang（2014）利用Adaboost算法對韓國建筑公司進行了財務(wù)危機預測。Slavici（2016）等利用統(tǒng)計方法對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行了優(yōu)化，并進行了財務(wù)預警，認為經(jīng)改進后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預測可信度更高。

我國學者周守華等[10]借鑒了Z分數(shù)模式，建立了包含現(xiàn)金比率的F分數(shù)模式的多變量模型，結(jié)果表明預測準確度達到了70%以上。陳靜[11]分別運用了單變量分析和二類線性判別分析模型進行了財務(wù)預警分析。張玲[16]運用了二類線性判別模型對上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)進行了預警分析。吳世農(nóng)等[9]分別應(yīng)用Fisher、多元線性回歸和Logistic三種方法建立了模型進行預警分析，并進行了結(jié)果的比較，得出結(jié)論：Logistic預警模型的準確性達到了最高。隨后更多學者應(yīng)用Logistic模型進行了財務(wù)危機預警研究（姜秀華和孫崢，2000；盧永艷和王維國，2010；盧永艷[12]；謝赤等[17]）。同時一些學者（如周敏和王新宇，2002；周喜和吳可夫，2012；李力和馮濤，2015）運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了企業(yè)財務(wù)風險預警體系；王曉鵬等（2007）在財務(wù)困境預警研究中應(yīng)用了Cox模型；莊倩等[25]根據(jù)財務(wù)困境的不同特征進行了不同時期的動態(tài)劃分，應(yīng)用了卡爾曼濾波原理，對財務(wù)困境進行了動態(tài)預測。

四、文獻評述

在財務(wù)危機預警方面學者們做了充分、詳實的研究。在研究對象上，主要選取的是根據(jù)破產(chǎn)法提出破產(chǎn)申請的企業(yè)和ST上市公司，研究中多將財務(wù)危機公司與正常運營的公司進行有關(guān)財務(wù)指標的對比。相比國外的研究，國內(nèi)研究起步較晚，前期的研究主要是借鑒了國外的方法和經(jīng)驗，后期的研究結(jié)合我國企業(yè)現(xiàn)狀，研究方法有了一些創(chuàng)新。預警模型在單變量預警模型基礎(chǔ)上，發(fā)展成為多變量預警模型，隨后Logistic預警模型得到了廣泛的應(yīng)用，近年來又出現(xiàn)了一些新的預警方法。這些新的研究方法具有數(shù)據(jù)挖掘潛力強、預測效率高等優(yōu)點，但存在著運算復雜、應(yīng)用條件苛刻、無法進行結(jié)構(gòu)分析（即“黑箱”特性）等缺點。在預警變量的選擇上由原來的單個指標的財務(wù)比率變量，發(fā)展到多個指標的財務(wù)比率變量，預測的精確也得到了進一步的提高；最初指標的計算主要是基于利潤表和資產(chǎn)負債表，而利潤表的有些項目的可操作性較大，不能真實地反映企業(yè)現(xiàn)金流，隨后又很多學者將預警變量設(shè)置的重心放到了現(xiàn)金流量指標上；隨著經(jīng)濟的發(fā)展，企業(yè)所處的微觀和宏觀經(jīng)濟環(huán)境的變化、各種不確定因素對企業(yè)財務(wù)風險影響的加劇，在預警模型中綜合考慮了財務(wù)、非財務(wù)指標是近期財務(wù)預警研究的趨勢。

總之，在財務(wù)危機預警方面，學者們已經(jīng)做了大量的研究，為后續(xù)研究打下了堅實的基礎(chǔ)，不論是預警方法還是指標的選取方面都為我們提供了新思路。

五、完善財務(wù)危機預警的思路

（一）完善財務(wù)危機預警的建議

1.已有文獻對于財務(wù)指標選取基本都是從償債能力、盈利能力、發(fā)展能力和營運能力四個“靜態(tài)”維度來分類，預警指標多為傳統(tǒng)的財務(wù)指標，其理論框架是傳統(tǒng)的財務(wù)分析體系。根據(jù)財務(wù)危機的定義，企業(yè)財務(wù)危機的主要原因是無力償還債務(wù)，其根源是企業(yè)資金鏈斷裂。因此財務(wù)預警指標的設(shè)定應(yīng)該從引起財務(wù)危機根源的資金鏈角度進行設(shè)定，即應(yīng)充分考慮資金供給對資金需求的保障程度。

2.大多研究是用模型檢驗已發(fā)生財務(wù)危機（ST企業(yè)）的事實，驗證模型的準確性。預警的目的是對企業(yè)未來可能發(fā)生的財務(wù)危機提出警示，所以預警模型的設(shè)定應(yīng)該具有前瞻性和敏感性。

3.在選取與研究對象相匹配的樣本時，對照組和研究組樣本所在行業(yè)、規(guī)模等特征變量缺乏可比性，所得到的對比結(jié)論難以令人信服。匹配樣本在研究中可以使用有關(guān)計量分析方法，使其與研究對象具有可比性的特點。

（二）財務(wù)預警指標體系的構(gòu)建

按照王竹泉[26]的觀點，在當今供過于求的高度競爭的市場經(jīng)濟時代，經(jīng)營活動是企業(yè)運用已有的資金和資源創(chuàng)造價值的活動，投資活動不再是計劃經(jīng)濟時期依附于經(jīng)營活動的附屬活動，而是同經(jīng)營活動一樣也是為企業(yè)創(chuàng)造價值的活動。同樣為企業(yè)創(chuàng)造價值的經(jīng)營活動和投資活動應(yīng)視為一類，稱為營業(yè)活動；籌資活動是為經(jīng)營活動和投資活動籌集資金的過程，是依附于經(jīng)營活動和投資活動的，若企業(yè)的營業(yè)活動不存在，籌資活動也就失去了意義。財務(wù)危機或財務(wù)破產(chǎn)的本質(zhì)是企業(yè)資金鏈斷裂，即企業(yè)通過籌資獲取的資金滿足不了營業(yè)活動資金的需求。因此，財務(wù)預警指標體系構(gòu)建的重心應(yīng)放到籌資活動對營業(yè)活動資金的保障上，即資金供給對資金需求的保障程度，包括資金供給對資金需求的數(shù)量和質(zhì)量保障程度的構(gòu)建。具體指數(shù)體系構(gòu)建思路如下：

1.數(shù)量保障程度是資金供給量與資金需求量的比，其比值越大說明企業(yè)有足夠的資金滿足營業(yè)活動對資金的需求，企業(yè)資金鏈斷裂的風險就越小，即財務(wù)危機發(fā)生的可能性就越小；考慮到資金供給與需求比的波動性，若近幾年波動越大，說明保障程度越不穩(wěn)定，不確定性越大，因此在構(gòu)建數(shù)量指數(shù)時應(yīng)當將資金供給量與需求量變動的風險進行量化處理。數(shù)量保障程度用數(shù)量指數(shù)A1表示，其構(gòu)建如公式1。

2.質(zhì)量保障程度，即質(zhì)量指數(shù)是指資金供給對資金需求保障的穩(wěn)定性，包括資金結(jié)構(gòu)指數(shù)和企業(yè)綜合財務(wù)能力指數(shù)。其中結(jié)構(gòu)指標是指企業(yè)總資金中長期資金所占的比重，比重越大資金供給的穩(wěn)定性越好，企業(yè)發(fā)生資金鏈斷裂的風險就越低，在公式2中用長期資金比重來衡量；財務(wù)綜合能力指數(shù)是全面反映企業(yè)財務(wù)活動的綜合能力，其值越大說明企業(yè)利用自身發(fā)展獲得資金的能力越強，企業(yè)就會擁有更多的通過自身營業(yè)活動積累的資金，因而企業(yè)資金鏈斷裂的風險就越低。根據(jù)杜邦財務(wù)分析體系，企業(yè)凈資產(chǎn)收益率=權(quán)益乘數(shù)×總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率×銷售凈利率，權(quán)益乘數(shù)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和銷售凈利率分別反映企業(yè)償債能力、營運能力和盈利能力，因此凈資產(chǎn)收益率可以看作是綜合反映企業(yè)財務(wù)狀況能力的指標，其值應(yīng)與行業(yè)均值相比，比值越大說明企業(yè)財務(wù)狀況在同行業(yè)越好，企業(yè)通過自身經(jīng)營積累的資金在未來滿足資金需求的保障程度越好，財務(wù)危機發(fā)生的概率就越低。在公式2中財務(wù)綜合能力指數(shù)用企業(yè)凈資產(chǎn)收益率與行業(yè)平均凈資產(chǎn)收益率比值來衡量。

基于以上分析構(gòu)建基于資金需求保障能力的財務(wù)預警指標體系如下：

資金供給對資金需求的保障指數(shù)A=數(shù)量指數(shù)A1×質(zhì)量指數(shù)A2

上述指數(shù)體系可以從時點（當年）和時期（近三年或五年）兩個角度計算衡量。財務(wù)預警指數(shù)或模型的構(gòu)建旨在企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機之前對企業(yè)提出預警，防患于未然，而不是當企業(yè)發(fā)生財務(wù)困境之后采用一些模型和指標進行檢驗。因此具體應(yīng)用此指數(shù)進行預警分析時，樣本的選取應(yīng)剔除ST上市公司。對于構(gòu)建的上述反映企業(yè)財務(wù)危機指數(shù)的應(yīng)用的設(shè)想如下：

按行業(yè)分類選取上市公司（剔除ST）的財務(wù)數(shù)據(jù)進行上述指標的統(tǒng)計分析，求得資金供給對需求保障指數(shù)A的上下四分位值（上四分位值q1和下四分位值q2）和中位數(shù)值m。當A值處于不同區(qū)間時對于企業(yè)的警示也是不同的，其中第一類（A≤q2）企業(yè)即將出現(xiàn)財務(wù)困境，應(yīng)引起企業(yè)的極大重視。具體如下：

（1）A≤q2，企業(yè)即將出現(xiàn)財務(wù)困境，企業(yè)資金對需求保障能力出現(xiàn)了較為嚴重的警戒和風險，企業(yè)應(yīng)立即進行調(diào)整，應(yīng)該引起企業(yè)極大的重視。

（2）若q2≤A

（3）m≤A

（4）q1≤A，說明企業(yè)的資金保障程度處于很安全的狀態(tài)。

【參考文獻】

[1] BEAVER W H.Financial rations as predictors of failures[J].Journal of Accounting Research，1966，4（1）：71-111.

[2] CARMICHAEL R.The auditor's reporting obligation[M].Auditing Research Monograph （New York： AICPA），1972：94-125.

[3] DEAKIN E B.A discriminant analysis of predictors of business failure[J].Journal of Accounting Research，1972，10（1）：167-179.

[4] ROSS B.Financial ratios and different failure processes[J].Journal of Business Finance，2000，10（3）：18-24.

[5] LAU H L.A Five-state financial distress prediction model[J] Journal of Accounting Research，1987，25（1）：127-138.

[6] LAITINEN E K.Financial ratios and different failure processes[J].Journal of Business Finance & Accounting，1991，18（5）：649-673.

[7] ALTMAN E I.Financial rations，discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy[J].Journal of finance，1968，23（4）：589-609.

[8] PLATT H D，PLATT M B.Development of a class of stable predictive variables： the case of bankruptcy prediction[J]. Journal of Business Finance and Accounting，1990，17（1）：31-51.

[9] 吳世農(nóng)，盧賢義.我國上市公司財務(wù)危機的預警模型研究[J].經(jīng)濟研究，2001（6）：46-55.

[10] 周守華，楊濟華，王平.論財務(wù)危機的預警分析——F分數(shù)模式[J].會計研究，1996（8）：8-11.

[11] 陳靜.上市公司財務(wù)惡化預警的實證分析[J].會計研究，1999（4）：31-38.

[12] 盧永艷.宏觀經(jīng)濟因素對企業(yè)財務(wù)困境風險影響的實證分析[J].宏觀經(jīng)濟研究，2013（5）：53-58.

[13] FITZPATRICK P J.A comparison of ratios of successful industrial enterprises with those of failed firms [M].New York： Certified Public Accountant，1932：656-662.

[14] ALTMAN E I，et al.Zeta analysis： a new model to identity bankruptcy risk of corporations [J].Journal of Banking and Finance，1977，1（1）：29-54.

[15] BLUM M.Failing company discriminant analysis [J].Journal of Accounting Research，1974，12（1）：1-25.

[16] 張玲.財務(wù)危機預警分析判別模型[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2000（3）：49-51.

[17] 謝赤，趙亦軍，李為章.基于CFaR模型和Logistic回歸的財務(wù)困境預警研究[J].財經(jīng)理論與實踐，2014，35（1）：57-62.

[18] 呂俊.基于非財務(wù)指標的財務(wù)困境預測及征兆分析[J].中國社會科學院研究生院報，2006（2）：52-59.

[19] 聶麗潔，趙艷芳，高一帆.基于現(xiàn)金流的財務(wù)危機預警指標體系構(gòu)建研究——基于我國制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)[J].經(jīng)濟問題，2011（3）：108-112.

[20] OHLSON J A.Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy[J].Journal of Accounting Research，1980，18（1）：109-133.

[21] 曹德芳，夏好琴.股權(quán)結(jié)構(gòu)變量對企業(yè)財務(wù)危機影響的實證研究[J].財會通訊，2006（1）：85-90.

[22] 柏丙林，呂峻.基于不同指標類型的財務(wù)危機預測模型比較——來自我國制造業(yè)上市公司的實證研究[J].開放導報，2008（4）：96-101.

[23] 劉小淇，曾繁榮，周鴻.基于非財務(wù)視角的上市公司財務(wù)困境預警研究——基于主成分邏輯回歸的方法[J].財會通訊，2015（6）：42-48.

[24] MARTIN D.Early warning of bank failure：a logit regression approach[J]. Journal of Banking and Finance，1977，1（3）：249-276.

[25] 莊倩，陳良華.財務(wù)困境理論的預測動態(tài)性改進與應(yīng)用[J].審計與經(jīng)濟研究，2014（5）：69-76.

[26] 王竹泉.重新認識營業(yè)活動與營運資金[J].財務(wù)與會計（理論版），2003（4）：1.