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1、学校代号 1 0536 学 0810706428 分类号 密 级 公开 硕士学位论文 建筑企业财务风险影响因素研究 学位申请人姓名 _ 张潇文 _ 培养单位 _ 经济与管理学院 导师姓名及职称 _ 冯 丽 霞 教 授 _ 学科专业 _ 会计学 _ 研究方向 _ 财务管理理论与方法 论 文 提 交 日 期 _ 2011年 4 JJ _ 学校代号： 10536 学号： 0810706428 密 级：公开 长沙理工大学硕士学位论文 建筑企业财务风险影响因素研究 学位申请人姓名 _ 张藍 文 _ 导师姓名及职称 冯 丽 霞 教 授 _ 培养单位 经济与管理学院 专 业 名 称 会 计 学 _ _ 论
2、文 提 交 日 期 2011年 4月 24 _ 论 文 答 辩 日 期 2011年 5月 21 _ 答辩委员会主席 _ 韩 _ The empirical research of the important factors of the financial risks of Chinese A-share construction enterprises market by ZhangXiaoWen B.M. (Hunan normal University) 2007 A thesis submitted in partial satisfaction of the Requirements
3、 for the degree of Master of Management in Accounting in Changsha University of Science & Technology Supervisor Professor Feng LiXia May, 2011 长沙理工大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研 究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论 文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文 的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。 本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
4、 作 者 签 名 ： 日 期 丨 丨 年 y月 /|曰 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定， 同意学校保留并叫国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位 论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以釆用影印、 缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 木学位论文属于 1、 保密 ，在 _ 年解密后适用本授权书。 2、 不保密口。 (请在以上相应方框内打 “ V ” ） 作 者 签 名 ： 曰 期 年 3 月 / 口 导 师 签 名 ： 曰 期 ： 丨 | 年 y月 摘要 新一轮经济危机在
5、使得大量企业破产倒闭的同时，也使得风险预警 和防范问题重新成为学术与实务界的新宠。建筑施工企业在我国国民经 济发展中处于支柱地位，如何使其在经济发展前景不确定因素増加的情 况下实现生存与发展，事关整个国民经济的健康运行。建筑企业能否对 财务风险进行有效管理是其持续经营的关键所在。而财务风险重要影响 因素的研究是整个财务风险管理体系的基础。因此，探寻建筑企业财务 风险的关键影响因素对于指导建筑企业进行风险防范、进一步准确地建 立财务风险预警模型，有着重要的理论和现实意义。 本文首先对建筑企业财务风险的内涵进行了界定。依据 “ 价值创造 理论 ” ，本文选择 “ 价值损害型 ” 企业作为研究对象中
6、存在财务风险的对 象，同时以 “ 价值创造型 ” 企业作为不存在财务风险的配比对象。这种 研究对象的选择突破了以往文献以 ST企业为财务风险研究对象的局限， 扩大了建筑企业存在财务风险的样本量，并为以后的多种研究提供了可 能。 其次，本文在通用财务风险研究的基础上，结合建筑施工企业财务 风险的特点和表现形式，对可能影响建筑企业财务风险的因素进行了全 方位的分析，初步确定了影响建筑企业财务风险的指标。 最后，本文对初选出来的影响因素指标实施了定量分析。在对两组 样本指标进 行非参数差异检验后，将得出的存在差异的指标进行了主成 份分析，再用提取出的主成份建立逻辑回归方程。根据指标与主成份间 的线性
7、关性，以及逻辑回归方程 P值与主成份间的单调关系来确定各指 标对财务风险的影响权重值，选出权重大的指标作为建筑企业财务风险 的重要因素，最后再使用人工神经网络对找出的因子进行检验。 关键词：建筑企业；价值创造；财务风险；影响因素 ABSTRACT People are focused on the issues of the risk of early warning and prevention again, when a large number of companies bankrupted in the new economic crisis. The construction ent
8、erprise is in a pillar of the status of Chinese national economic development. Whether the building industry could achieve survival and development in the environment which full of uncertainty is important to the national economy. So, to know the risks timely and implement the most effective approac
9、h to risk management to avoid possible adverse consequences is particularly important for construction enterprises. Studying the factor of financial risk is the basis of the whole financial risk management system. It is significant to study the key factors of financial risk of construction enterpris
10、es for guiding the enterprise risk prevention, improving the accuracy of financial risk of the early warning models, etc. Not using the special treated enterprises for sample, this paper uses the value creation theory to define the meaning of financial risk. Through the theoretical analysis of the c
11、auses and manifestations of financial risk of building businesses, we obtained the key indicator of financial risk of construction enterprises. Multiple logistic regression and artificial neural network approach have been used for empirical research. The empirical studies have three steps. The first
12、 is to find the possible factors by analysis the causes of the financial risks of construction enterprise and to select the different factors by comparing the two groups; the second ,using the principal component analysis and regression model to find the important factors; the third step is finally
13、to determine the key influence index with artificial neural network method inspection. Key words: construction enterprises; Value Creation; Financial risk; Factors 目录 m . i ABSTRACT .II 第一章绪论 1.1问题的提出与研究意义 . 1 1.1.1问题的提出 . 1 1.1.2研究意义 . 2 1.2国内外研究现状综述 . 2 1.2.1建筑企业财务风险预警对象的选择 . 3 1.2.2建筑业财务风险的影响因素 .
14、 4 1.2.3建筑业财务风险影响因素的研究方法 . 6 1.3研究内容与方法 . 9 1.3.1本文的研究方法 . 9 1.3.2本文的研究内容 . 9 1.4本文的创新点 . 10 第二章企业财务风险影响因素研究的理论基础 2.1财务风险评价理论 . 12 2.1.1财务风险的内涵 . 12 2.1.2财务风险识别 . 12 2.1.3财务风险度量 . 13 2.2价值创造理论 . 13 2.3委托代理理论 . 15 第三章建筑企业财务风险的内涵和外在表现形式 3.1建筑企业财务风险的内涵 . 16 3.1.1基于 “ 债务违约观 ” 的财务风险研究对象 . 16 3.1.2基于 “ 价值
15、创造观 ” 的财务风险研究对象 . 17 3.1.3本文对建筑企业财务风险内涵的界定 . 18 3.1.4基于 “ 价值创造 ” 与 “ 特别处理 ” 的财务风险的关联性 . 18 3.2建筑企业财务风险的外在表现形式 . 20 3.2.1企业盈利能力不强 . 20 3.2.2企业营运能力不高 . 20 3.2.3偿债能力差 . 20 3.2.4现金流能力弱 . 20 3.2.5发展能力缺乏 . 20 第四章基于行业特征的财务风险影响因素的选择 4.1财务方面的影响因素 . 21 4.1.1偿债能力影响因素 . 21 4.1.2盈利能力影响因素 . 23 4.1.3营运能力影响因素 . 23
16、4.1.4现金流能力影响因素 . 24 4.1.5发展能力影响因素 . 25 4.1.6行业特殊的影响因素 . 32 4.2非财务方面的影响因素 . 32 4.2.1高管激励因素 . 32 4.2.2对外担保因素 . 3 3 4.2.3关联交易因素 . 33 4.2.4借款依存度因素 . 33 第五章建筑企业财务风险影响因素的实证研究 5.1建筑企业上市公司样本的选择 . 35 5.2影响建筑企业财务风险的重要指标的筛选 . 3 7 5.3主成份分析 . 39 5.4 LOGISTIC回归的结果 . 43 5.5 人工神经网络方法 . 45 5.5.1神经网络模型的设计 . 46 5.5.2
17、BP神经网络的模拟训练 . 47 5.5.3预测结果及检验 . 47 第六章研究结论与展望 6.1研究结论 . 49 6.2研究展望 . 50 参考 A南犬 . 51 致谢 . 55 附录 A:攻读学位期间取得的学术成果 第 一 章 绪 论 1.1问题的提出与研究意义 1.1.1问题的提出 建筑业是国民经济中专门从事建筑安装工程施工的物质生产部门。 改革开放以来，我国的建筑业有了快速的发展，对国民经济的贡献越来 越大，其支柱产业的地位和作用日益突出。统计显示：建筑业国内生产 总值从 1980年的 195亿元増加到 2008年的 17071亿元 ， 2000年以来，建筑 业国内产值占 GDP的比
18、重一直在 5%以上， 2008年达到 5.7%， 2008年建筑 业对 GDP的贡献率为 6.47%,对 GDP增长拉动 1.09%。 2009年建筑业对 GDP的贡献率达到 13.57%,对 GDP的拉动 1.14% ;建筑业提供的 财政收入， 从 1980年的不足 1亿元増加到 2008年的 2265亿元；建筑业为社会创造了 大量就业机会， 30年间，建筑业从业人员从 648万増加到 3315万人 。 随着我国市场经济体制的不断发展与完善，建筑企业已处于充分的 市场竞争环境中，一方面，建筑企业之间的经营竞争变得越来越激烈， 另一方面，建筑企业也面临着资本市场的无形竞争。相对于同属第二产 业
19、的工业企业，建筑企业呈现出负债高和利润低的特征，如 2008年建筑 企业的资产负债率为 66% ,产值利润率和产值利税率分别为 3.5 %和 7.2 %，而同属第二产 业的工业企业，资产负债率为 59%，企业产值利润率 和产值利税率分别为 6.02%和 9.51 %。建筑企业的 “ 薄利 ” 使其在抗击风 险方面的能力更弱，因此，及时识别建筑企业所面临的财务风险，并在 此基础上进行财务风险的检测，对于増强企业财务风险的防范和化解能 力以及在激烈竞争中求发展具有非常重要的意义。 目前，学术界关于财务风险的研究，主要集中在预警模型的建立上。 绝大多数的学者通过选择财务或非财务指标来构建财务预警模型
20、以便对 企业的财务状况进行监测。这种财务风险预警结果的成败很大程度上取 决于建模指标的合理性 。而现有研究在初始指标的选择上，仍未排脱主 摘自 2009中 国 统 计 年 鉴 。 摘自 2009中 国 统 计 年 鉴 。 作者根据 2 0 0 9 中 国 统 计 年 鉴 经 济 指 标 计 算 。 作 者 根 据 中 经 网 统 计 数 据 库 数 据 计 算 ， 数 据 口 径 与 中 国 统 计 年 鉴 有 差 异 。 摘自 2009中 国 统 计 年鉴 及 国 家 统 计 局 相 关 统 计 数 据 。 作者根据 2 0 0 9 中 国 统 计 年 鉴 数 据 计 算 。 引自 2009
21、中 国 统 计 年 鉴 建 筑 业 企 业 主 要 经 济 指 标 。 作者根据 2 0 0 9 中 国 统 计 年 鉴 数 据 计 算 。 观因素的弊端。就建筑施工行业自身来说，远高于其他行业平均水平的 资产负债率、 资金周转较慢等情况，使得通用财务风险预警模型的使用 失去了应有的意义。因此，本文将运用相关财务风险预警理论和风险度 量方法，结合建筑施工企业自身资金结构特点和行业特征，试图找出影 响建筑企业的关键因素。 1.1.2研究意义 财务风险重要影响因素的识别，是整个财务风险预警体系的基础， 直接影响到财务风险决策的结果。而对于具有特殊性，财务风险潜伏于 企业财务管理工作的各环节的建筑施
22、工业来说，正确找出影响企业财务 风险的重要因素尤为重要。 1.1.2.1有利于提高建筑施工企业财务决策的科学化水平 本研究服务于市场竞争背景中我国建筑企业防范财务风险的现实需 求。通过对建筑企业财务风险表现形式与成因的分析，致力于找出影响 建筑企业财务风险的关键所在，以求为建筑企业财务风险管理奠定良好 的基础，使企业管理者能从根本上了解建筑企业财务风险的性质以及风 险事故发生可能造成的损失后果，从而有利于管理者提高决策的科学化 水平，制定和实施最有效的风险管理方法，归避可能出现的不利后果， 减少企业可能的损失，维持企业正常的经营活动。 1.1.2.2进一步丰富和完善财务风险预警管理理论 识别财
23、务风险影响因素是整个财务预警 体系的初始阶段。而现有的 预警方法在初始指标的选择上，仍未排脱主观的弊端。本文的研究采用 定性和定量相结合的方法，为初始指标的选择提供了理论依据和实证方 法，从而有利于克服主观因素的干扰，为企业财务风险预警奠定了良好 的基础，拓展了财务预警的视角，对不同领域财务预警模型的发展有着 借鉴作用，从而有效地丰富和完善了财务预警理论。 1.2国内外研究现状综述 财务风险影响因素研究属于企业财务风险评价研究。企业财务风险 评价是在企业财务风险成因的基础上，对财务风险的识别和度量。目前 国内外对企业财务风险识别的研究主要集中在识别方法和识别变量的选 择方面，而且这些研究成果主
24、要用于企业财务预警模型的构建 1.2.1建筑企业财务风险预警对象的选择 对企业进行财务预警，首先需要解决的问题是界定当企业陷入何种 状态后应产生警报并采取应对措施。 对于这种需要报警的状况，国外学者大致将其分为两类。第一类是 以法定破产来定义这种需报警的状态。 Altman是这种观点的先导之一。 1968年，他用破产企业和非破产企业进行对比研究，最终建立了 Z-Score 模型1。持同样观点进行研究的还有 Deakin(1972)、 Ohlson(1980)、 Casey & Bartczark(1984)、 Gentry et al.(1985)、 Aziz et al.(1988)、 Gi
25、lbert et al.(1990)等等。第二类是以不能按期偿付债务来定义。这一类的研究对企 业从或出现短暂的资金周转困难到破产之间的财务状况进行一定层次的 划分。在 Beaver(1966)的研究中，就将出现债券违约、透支银行账户、未 支付优先股股利作为财务预警的对象。类似研究还有 CarmiChael(1972)、 2卩 1111丨 (1987)等 41。 而 Ross等人 （ 1999; 2000)作为此类观点的一种突 破，则从技术破产的角度，将 “ 处于经营性现金流量不足以抵偿现有到 期债务 ”的企业作为预警对象 。 我国作为新兴资本市场，企业样本数量和会计数据等各类信息的可 获取性和
26、可靠性低等问题很大程度地制约着财务预警研究的发展。由于 “ 特别处理 ”相对有较高的可度量性，因此在财务预警实证研究方面， 国内学者们多以 “ 特别处理 ” 的企业作为研究对象。如陈静 （ 1999) 、陈 晓与陈治鸿 （ 2000)5、 吴世农与卢贤义 （ 2001)6、 姜秀华与孙铮 （ 2001)m、 李华中 （ 2001) 、杨淑娥 （ 2003)9、 吕长江 （ 2003， 2004)1 、 刘洪与何光军 (2004)11、 李秉祥 （ 2004)1王克敏和姬美光 （ 2006)13、 许慧 （ 2006)14、 吴 少乎和郭田田 （ 2007)_、董雪雁 （ 2008)_、耿照源和
27、章银燕 （ 2009)” 等。 受制于 ST企业的样本量，分行业预警一直未能在各大行业内推广。 Gupta，（ 1969); Lev(1969);郭鹏飞等 （ 2003);连玉丹等 （ 2006)等的研究 发现，公司的财务指标是存在显著行业差异的分行业建立财务风险 预警模型，将大大提高模型的科学性和实用性（杨淑娥和陈强， 2007; 包晓岚， 2006等 ） 。要做到分行业预警，就必须突破单纯以 ST公司为 样本的情况，重新选择预警对象 就现有建筑企业财务风险实证研究的文献来看，实证研究多以案例 的形式进行，科学性和适用性不足。这或许与建筑行业极少的 ST企业有 一定的因果联系。而在我国上市公
28、司普遍存在财务状况不佳，隐性财务破 产的上市公司多于证券市场上实际披露的数目的情况下（吕长江和赵岩， 2004) ;1， 若能结合建筑行业财务特点，在选样时不限于 ST企业，而将 存在隐性财务破产的企业作为对比样本，将会在建筑企业财务困境的内 涵及财务预警后续实证研究上实现突破。这是本文创新的一部分。在建 筑类很少被 ST的情况下，企业的隐性财务危机进行预警，将比预警企业 是否会被 ST有更大的适用性。 1.2.2建筑业财务风险的影响因素 在实证方面，财务风险识别变量的选择大致经历了从财务指标到非 财务指标的过程。 Fitzpatrick( 1932)的研究发现在所有指标中判别能力最局的是 “
29、 净利 润股东权益 ” 和 “ 股东权益负债 ” 这两个指标 2 2 。 Beaver(1966)使用了现金流量 /负债总额、净收入 /总资产、资产负债 率、营运资本 /总资产和现值率（贴现率）等 5个财务指标变量进行一元 判定分析，发现现金流量与总负债比率最高，即误判率最低，其次是负 债比率 。 Altman(1968)选用营运资金 /资产总额；保留盈余 /资产总额；息税前 利润 /资产总额；普通股、优先股市场价值总额 /负债账面价值总额；销售 收入 /资产总额五个指标建立了 Z值模型。在 1977年的改进模型 ZETA模 型中，则包括了经营收益总资产、收益稳定性、利息保障倍数、留存收 益总
30、资产、资产流动率、普通股权益总资本和普通股权益总资产这些比 率 。 而 Ohlson(1980)使用逻辑回归方法发现至少存在四类显著影响公司 破产概率的变量：公司规模、资本结构、业绩和当前的变现能力 陈静 （ 1999)通过单变量的比较发现流动比率及资产负债比率的误判 率较低。在其所建模型中运用到了资产负债率；净资产收益率；净利润 / 年末总资产；流动比率；营运资本 /总资产；总资产周转率几个指标 。 张玲 （ 2000)从偿债能力、盈利能力、资本结构状况和营运状况等四个 方面共计 15个相关财务比率筛选出资产负债比率；营运资金与总资产比 率；总资产利润率；留成收益与资产总额比率构建判别模型。
31、研究发现 模型具有超前四年的预测结果 2 4 。 陈晓、陈治鸿 （ 2001)通过 1260种变量组合，发现负债一权益比、应 收账款周转率、主营利润率 /总资产和预留收益 /总资产对上市公司财务困 境有着显著的预示效应 5。 吴世农、卢贤义 （ 2001)在研究中分别从企业的盈利能力、长短期偿债 能力、营运能力、成长能力和企业规模等角度选取了盈利增长比率、股 东权益收益率等 21个财务指标中选定 6个预测指标盈利増长指数、资产报 酬率、流动比率、长期负债与股东权益比率、营运资本与总资产比、资 产周转率 6个指标作为多元判定分析的变量 。 吕长江、赵岩 （ 2004)在国内首次使用生存分析方法建
32、立财务困境的预 测模型，发现企业的获利能力、成长性、营运能力、资产规模以及前期 利润等因素对于公司是否进入 ST具有决定和预测作用 这些学者在传统的财务指标选取上，大致从企业的盈利能力、偿债 能力、营运能力、成力能力等几个 方面进行概括。在后续的研究中，学 者们开始在传统财务指标变量的基础上增加一些非财务指标变量。 在现金流变量方面： Gentty、 Newbold和 whitford(1987)认为，以现 金为基础的财务比率提供了区分财务失败与非财务失败的显著的信息 :5。在此基础上， Aziz、 Emanuel和 Lawson(1988)设计的现金流量预测财 务困境的模型也发现相比 Z模型
33、而言，现金流量模型的预测效果较好 1 。 裘益政 （ 2002)发现现金流量指标可以有效弥补传统指标的缺陷 ： 刘红霞 (2004) ;梁飞媛 （ 2005);张鸣和程涛 （ 2005)也在不同模型的基础上引入现金 流变量，得出现金流指标在提高预警模型准确度的作用 在公司股权结构、治理结构变量方面 ： Simpson; Gilson; Lee(2004); Zhen,Li和 Chao(2004)等的研究验证了股权结构、公司治理对公司财务困 境或被 ST的影响 2S。姜国华 （ 2004)发现主营业务利润水平和第一大股东 持股比例显著地影响着公司在第二年成为被 ST的可能性大小；姜秀华 (200
34、5) 在模型中引入了股权集中度作为解释变量吴超鹏、吴世农 （ 2005) 以 “ 价值创造观 ” 为基础进行研究，得出企业财务状况变化的五种趋势， 表明改善公司盈利和营运等能力、提高独立董事比例、増加财务报表的 可信度将有助于避免陷入财务困境 3 ;在此方面的研究还有（曹德芳， 2005;吕峻， 2007 等）。 在建筑企业财务风险预警指标变量的选择方面，相关研究很少，大 多研究只是提供了如何选择指标的思路或只是主观地选择一些指标而缺 乏实证检验。 李秀华等（ 2 )选取了营运资金比率、自有资本比率、现金流量比率、 主营业务利润率、总资产报酬率、净资产收益率、存货周转率、应收账 款周转 率、总
35、资产周转率九个财务比率 31。 赵玉谦 （ 2008)从盈利能力、偿债能力、资金管理能力、成长能力、现 金能力五个方面选取 13个指标，并用层次分析法赋与其权重，进行财务 风险评价 3 = 。 赵宁 （ 2010)从企业的偿债能力、运营能力、盈利能力、资本构成几个 方面初步选择 14个指标，采用聚类分析和逐步判别法最终选出 6个典型 性变量，分别是：资产负债率、应收账款周转率、净资产收益率、净利 润率、每股盈余、固定资产比率 33。 此外，相应的研究还有李加奎和毛义华 （ 2007)、 代晶等 （ 2007)、 尹佳 杰（ 2006)、 刘艳玲 （ 2003)等。这些研究选出的影响建筑企业财务
36、风险的因 素，并没有结合建筑业财务风险的特征。而且，把比率的选择建立在其 普遍性上有失偏颇，所选择的比率有可能未包括一些体现建筑业特点的 最重要的比率。 因此，本文将根据财务风险的相关理论结合建筑业财务风险的特点， 在前人研究的基础上，使用合适的数理统计方法，找出影响建筑业财务 风险的关键因素。 1.2.3建筑业财务风险影响因素的研究方法 在财务风险影响因素的研究方法上，有定性和定量两类方法。 定性方法主要是基于专家或管理人员专业化的知识，通过对企业整 体财务状况的分析，揭示存在的风险因素，再根据重要程度对因素进行 归类，予以主观评判的方法。常用的有：标准化调查法； “ 四阶段症状 ” 分析法
37、；“ 三个月资金周转表 ” 分析法；流程图分析法；管理评分法、情景 分析法等。定性分析的方法有较大的灵活性，可以根据企业的实际情况 对各个标准进相应的调整。但这一类方法，受到研究者个人主观心理的 影响较大，而且相同的人站在不同的角度，往往得出的结论也不同。并 且有些定性方法针对性较强，只适用于单一项目风险的识别，不适合企 业整体风险的控制；或是操作过程过于复杂，不具有实用性。因此，在 财务风险影响因素研究方法的选择上，要遵循定性分析和定量分析相结 合的方法。 定量分析是以财务会计信息为基础，结合数学模型、统计知识等， 对企业财务风险进行量化，得出影响财务风险的重要因素。常用的方法 有： 单变量
38、判定模型：是以单个指标来对企业财务风险进行判定的方法。 最早 进行单 变量判别分 析的是 Fitzpatrick(1932)。 Beaver(1966)按照 相同 资产规模比较研究了 1954 1964年期间 79家失败公司和 79家非失败公 司，并首次用统计方法建立了单变量财务预警模型 = 。在国内，陈静 (1999)、 吴世农 （ 2001)等也在单变量判定的基础上，结合采用其他方法对 我国上市公司进行了实证研究 在理论和实务中，单个财务比率难以 表达整个企业的运营情况，并且在没有考虑到变量之间的相关程度和变 量的离散程度的情况下，对于同一企业运用不同的财务比率分析时，可 能得到相互矛盾的
39、预测结果等。因此，现阶段，单变量判定模型少有使 用。 多元线性判定 （ MDA)模型：为了弥补一元判定模型的模糊性和片面 性，Altman(1968)首先将多元线性判别法引入财务危机预警研究领域，并 最终确定了 5个最具有共同预测能力的判别变量组成 Z-Score模型 。之 后，许 多 学 者 对 者 模 型 进 行 了 完 善 和 改 造 ， 如 Deakin(1972广 ， Edmister(1972), Collins(1980)， Platt(1991)等。在国内，使用该方法的人 不在少数，如陈静 （ 1999)、 张玲 （ 2000)等。并且学者们多是以 z-score模 型为基础，
40、在判别模型上进行了发展，主要有 F分数模型（周首华等 1996) 35 、费希尔判定模型 （ 吴世农， 2001;黄岩， 2001等） w 3 6 、 主成分预 测模型（张爱民等， 2001;杨淑娥等， 2003;包晓岚， 2006等 ） 多元判定模型具有较高的判别精度，但使用该方法的最大限制之一就是， 必须在满足正态分布、等协方差假定的条件下，才能使误判概率最小。 多元线性判别法苛刻的前提条件使得小样本和分行业进行财务风险预警 的研究受到限制。 多元逻辑 （ Logit)回归模型：为克服线性判别模型对预测变量有着严 格的联合正态分布要求这一局限性，研究人员引进了多元逻辑回归模型， 以事件的可
41、能性估计为一个可观测特征函 数，来判断观察对象的财务风 险。研究这一模型的代表是 Ohlson:3， 其后还有 Gentry， Newbold and Whitford(1985), Casey and Bartczak(1985), Zavgren(1985), Lestano(2003) 等。在国内，以陈晓、陈治鸿 （ 2000)为代表，运用多元 Logit回归，通过 对 1200种变量组合，找出具有较强预测能力的 4个指标 。许多学者也 为提高模型的准确度，在调整和拓展比率上做了大量研究。如吴世农和 卢贤义 （ 2001)、 姜秀华 （ 2001)、 李 华中 （ 2001)、 姜天和韩
42、立岩 （ 2004)、 吕 峻 （ 2006)、陈燕和廖冠民 （ 2006)、 浦军和刘娟 （ 2009)等 38。 多元逻辑回归模型不需要服从自变量呈正态分布和两组样本协方差 相等的条件，使财务预警得到了重大改进。然而， LOGIT模型没有理论 上的临界值，需要根据实际目标来选择，因此，在实际使用时一般取 0.5 作为财务危机发生的临界值。但在 Baldin和 Glezen(1992)的研究中证实， 这样设定临界值会高估模型的预测精度。因此，如何解决该模型临界值， 成为困扰财务风险预警研究的一重大难题。 人工神经网络 （ ANN)模型： ANN是一种对数据的分布无任何要求的非 线性技术，能有效解决非正态分布、非线性的预测评估问题。这种模型