【正文】 近些年新產(chǎn)生的一種模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析（ANN）是一種并行分部模式處理系統(tǒng)，其建構(gòu)理念根植于人類大腦神經(jīng)運(yùn)行模式，它具有高度并行計(jì)算能力、學(xué)習(xí)能力和容錯(cuò)能力[4]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型的使用是在20世紀(jì)90年代開始的，首先使用此模型的有Altman等人。如今，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的帶動(dòng)下已經(jīng)產(chǎn)生多種新的模型。以上研究者都是基于財(cái)務(wù)指標(biāo)選取的基礎(chǔ)上來建立模型，如今非財(cái)務(wù)指標(biāo)慢慢引起了學(xué)者們的注意。2008年P(guān)hilipp和Zacharias通過實(shí)地調(diào)查了在08年金融危機(jī)的影響下出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的267家德國(guó)企業(yè)，建立了以財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)的logistic模型，模型中財(cái)務(wù)指標(biāo)有凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率和總資產(chǎn)報(bào)酬率，非財(cái)務(wù)指標(biāo)主要是企業(yè)控制和企業(yè)管理的營(yíng)業(yè)額[5]。研究發(fā)現(xiàn)，在發(fā)生了財(cái)務(wù)困境中企業(yè)的所有權(quán)、債務(wù)的重組和管理的營(yíng)業(yè)額特別重要。隨著目前企業(yè)的壯大，私人投資者逐漸放棄了自身的主導(dǎo)地位，強(qiáng)制的營(yíng)業(yè)額容易使企業(yè)發(fā)生債務(wù)重組這兩個(gè)指標(biāo)有助于企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)。此外Amiyatosh（2008）在對(duì)財(cái)務(wù)困境的研究中分析了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理與財(cái)務(wù)困境之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)基于財(cái)務(wù)困境成本的考慮，股東應(yīng)從事事后風(fēng)險(xiǎn)管理活動(dòng)，即使他們沒有預(yù)先承諾過這么做。這個(gè)理論是在權(quán)衡基于股權(quán)有限責(zé)任公司股東的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移激勵(lì)機(jī)制和基于財(cái)務(wù)困境成本的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避誘因二者之間的基礎(chǔ)上而產(chǎn)生的[6]。雖然非財(cái)務(wù)指標(biāo)已經(jīng)開始進(jìn)入到研究者的視線中，但是對(duì)于非財(cái)務(wù)指標(biāo)的應(yīng)用國(guó)外的發(fā)展還不是很成熟。國(guó)內(nèi)對(duì)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究的起步比較晚，開始于20世紀(jì)80年代。國(guó)內(nèi)最早使用單變量模型的是陳靜的研究（1999）[7]，陳靜通過收集1995年至1998年被ST和非ST公司的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，從中選取了27組進(jìn)行單變量研究。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率和流動(dòng)比率的判斷效果是最好的。由于單變量模型相對(duì)于多變量模型來說其局限性比較大，所以國(guó)內(nèi)對(duì)此的研究也比較少，由此大部分學(xué)者都是通過建立多變量模型來對(duì)此進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。國(guó)內(nèi)最先進(jìn)行多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型研究的是周首華（1996）等人，他們選取了1977年到1990年中的62家公司作為樣本，其中31家為出現(xiàn)了財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)，另外配對(duì)的31家為非財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)。他們將現(xiàn)金流量變動(dòng)指標(biāo)考慮在內(nèi)，通過對(duì)Z模型的改造建立了一個(gè)新的F模型[8]。F模型和Z模型最大的不同就是加入了有關(guān)現(xiàn)金流量的指標(biāo)，企業(yè)研究的范圍更加廣泛，同時(shí)其判斷的正確率也有所提高。2000年，張玲以深滬兩家交易所中的140家企業(yè)為研究對(duì)象，選取了其中的60家企業(yè)作為研究樣本，30家為ST公司另外30家為非ST公司，剩下的60家作為檢驗(yàn)樣本建立了二元回歸模型，模型中使用了資產(chǎn)負(fù)債率、營(yíng)運(yùn)資金與總資產(chǎn)比率和資產(chǎn)利潤(rùn)率和留存收益與資產(chǎn)總額比率這四個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，以Z=[9]。吳世農(nóng)、盧賢義（2001）以我國(guó)的上市公司為研究對(duì)象，從1998年到2000年中的ST公司中選取了70家作為財(cái)務(wù)危機(jī)公司，以此同時(shí)又選取了70家非財(cái)務(wù)危機(jī)公司作為配對(duì)樣本 分別建立單變量模型和多元變量模型[10]。研究發(fā)現(xiàn)，從單變量來說凈資產(chǎn)收益率的判斷誤差率最小，資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的誤差率最大；從多元變量來說，引入了盈利增長(zhǎng)比率、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、利息保障倍數(shù)和速動(dòng)比率等21比率，構(gòu)造了多元線性回歸模型、Fisher線性回歸模型和Logistic回歸模型，其中Logistic回歸模型的預(yù)測(cè)率是最高的。張根明、向曉冀等人（2006）采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法，通過調(diào)查263家上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表作為研究對(duì)象，建立了上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型。研究表明對(duì)于此模型而言，區(qū)分行業(yè)比不區(qū)分行業(yè)建立的模型的預(yù)測(cè)性更為準(zhǔn)確。除此之外，近些年我國(guó)的研究者在研究財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型中陸續(xù)開始加入非財(cái)務(wù)指標(biāo)。曹德芳、夏好琴(2006)運(yùn)用主成分分析法,結(jié)合財(cái)務(wù)指標(biāo),將股權(quán)結(jié)構(gòu)變量引入到財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究中,發(fā)現(xiàn)法人股比例、流通股比例、控股模式和前10位大股東持股比例的平方和等4個(gè)股權(quán)結(jié)構(gòu)變量對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)有著顯著的影響[11]。楊華（2007）[12]以2004—2005年滬深A(yù)股中的ST公司為研究對(duì)象，從中選取了54家ST公司和54家非ST公司作為配對(duì)公司。研究過程中不僅采用了財(cái)務(wù)指標(biāo)，還引入了股權(quán)結(jié)構(gòu)、年報(bào)披露、公司治理、資產(chǎn)規(guī)模和地域因素5個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)建立了Logistic模型。研究發(fā)現(xiàn)通過非財(cái)務(wù)指標(biāo)的引入提高了模型的預(yù)測(cè)能力。張永安、付麗（2006）[13]以2000—2003年滬深兩市145家ST公司為研究對(duì)象，剔除存在異常的9家最后確定136家企業(yè)，構(gòu)造了logistic模型來研究非財(cái)務(wù)指標(biāo)的應(yīng)用。模型中引入了公司治理、關(guān)聯(lián)交易、投資者保護(hù)、對(duì)外擔(dān)保等非財(cái)務(wù)指標(biāo)，建立了一個(gè)更加系統(tǒng)化、更加全面的數(shù)理模型。呂俊[14]也以制造類上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，探究了加入了股權(quán)結(jié)構(gòu)、治理水平、上市時(shí)間等非財(cái)務(wù)指標(biāo)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中的作用。前光明、陳德艷（2010）以我國(guó)滬深兩市被ST的62家企業(yè)作為研究樣本，同時(shí)選擇了口徑相同的62家非ST工業(yè)企業(yè)作為研究樣本考慮了財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)而建立的財(cái)務(wù)預(yù)警模型[15]。其中加入的非財(cái)務(wù)指標(biāo)主要是國(guó)家股比例、高管持股比例、董事長(zhǎng)和總經(jīng)理二位一體性和審計(jì)意見等。研究結(jié)果顯示引入了非財(cái)務(wù)指標(biāo)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型對(duì)企業(yè)未來財(cái)務(wù)狀況的預(yù)測(cè)將更加準(zhǔn)確。通過上述國(guó)外和國(guó)內(nèi)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的綜述，我們可以得知模型的發(fā)展經(jīng)歷了從單變量模型到多變量模型最后是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型，模型的發(fā)展還在繼續(xù)；指標(biāo)的選擇也由開始的純財(cái)務(wù)指標(biāo)到如今的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)的混用，可謂指標(biāo)的選擇將更加全面。但是在研究過程中還是存在若干缺陷和不足。首先，模型的建立都是來自于實(shí)證研究，然而很多模型在建立過程中存在一些研究假設(shè)，這些假設(shè)往往與實(shí)際的研究情況有些出入，這也導(dǎo)致了研究的局限。其次，雖然非財(cái)務(wù)指標(biāo)已經(jīng)加入到財(cái)務(wù)預(yù)警模型中，但是在指標(biāo)的選取上沒有一致的認(rèn)同和一個(gè)普遍接受的理論作為指導(dǎo)。其主觀選擇性比較強(qiáng)，大部分學(xué)者對(duì)非財(cái)務(wù)指標(biāo)的選擇還是局限于股權(quán)結(jié)構(gòu)、審計(jì)意見和公司治理等方面。最后，國(guó)內(nèi)學(xué)者在構(gòu)建模型選擇指標(biāo)時(shí)往往基于一般的財(cái)務(wù)理論，風(fēng)險(xiǎn)理論和管理理論還沒有找到一種可以令人信服的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理論來支撐。為此，在進(jìn)行實(shí)證研究過程中往往會(huì)得出不相同的結(jié)果。 本文在選擇模型上主要是從模型建立的準(zhǔn)確性和模型應(yīng)用的廣泛性這兩個(gè)方面來考慮。通過篩選，logistic模型是應(yīng)用最為廣泛的一種模型，雖然它的計(jì)算過程比較復(fù)雜但是建立logistic模型所要求的研究假設(shè)比較少適用的范圍很廣，而且其準(zhǔn)確性較其它模型而言相對(duì)比較高。所以本文在進(jìn)行實(shí)證研究中采用Logistic模型。2財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)的理論概述要進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)首先要明確財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的含義，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研究的角度不一樣，自然得出的結(jié)論也不一樣?？傮w來說，對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的定義有廣義和狹義之分。從廣義上來說，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是從公司理財(cái)活動(dòng)的全過程和財(cái)務(wù)的整體觀念透視財(cái)務(wù)本質(zhì)來界定財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，是公司在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中，由于內(nèi)外各種難以預(yù)計(jì)或者無法控制的因素影響，使公司財(cái)務(wù)活動(dòng)未來實(shí)際結(jié)果與預(yù)期結(jié)果發(fā)生偏離的可能性[16]。從狹義上來說，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)就是指公司因?yàn)榕e債而使公司經(jīng)營(yíng)成果的不確定性。為了可以對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有一個(gè)更大全面的評(píng)價(jià)，本文從廣義上來理解財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的概念。 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)貫穿于企業(yè)的各種經(jīng)營(yíng)活動(dòng)和財(cái)務(wù)活動(dòng)中，企業(yè)資金的籌集、投資、占用和耗費(fèi)以及收回等一系列財(cái)務(wù)活動(dòng)中都可能因?yàn)槟承┰蚨鴮?dǎo)致?lián)p失使得企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)。雖然不同的企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)和財(cái)務(wù)活動(dòng)不盡相同，但是總體而言財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的表現(xiàn)還是比較相似。投資風(fēng)險(xiǎn)，投資風(fēng)險(xiǎn)是指企業(yè)因?yàn)橥顿Y一個(gè)項(xiàng)目而產(chǎn)生的項(xiàng)目收益的不確定性。投資風(fēng)險(xiǎn)主要來自于企業(yè)的投資活動(dòng)，當(dāng)企業(yè)投資項(xiàng)目的實(shí)際利潤(rùn)率小于預(yù)期的收益率時(shí)，企業(yè)很可能就會(huì)發(fā)生虧損而面臨財(cái)務(wù)困境?；I資風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)的籌資活動(dòng)也是企業(yè)財(cái)務(wù)管理活動(dòng)中的一個(gè)重要部分，一般企業(yè)籌資主要來源于兩個(gè)渠道，一個(gè)是債券籌資，另外就是股票籌資。債券籌資或者負(fù)債籌資都有可能使企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境，當(dāng)企業(yè)的項(xiàng)目投資額不能夠完全收回時(shí)，企業(yè)的負(fù)債很可能不能償還，由此使企業(yè)面臨債務(wù)危機(jī)也就是財(cái)務(wù)困境。資金的回收風(fēng)險(xiǎn)，有些企業(yè)投資項(xiàng)目可以取得很好的盈利，但是項(xiàng)目的資金回收比較少，由于項(xiàng)目投資主要是通過資金投入來進(jìn)行運(yùn)轉(zhuǎn)，當(dāng)資金缺乏項(xiàng)目自然很難繼續(xù)生存下去。而且整個(gè)企業(yè)也可能因?yàn)橘Y金短缺而陷入財(cái)務(wù)瓶頸中，所以資金回收風(fēng)險(xiǎn)也是財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)中的一個(gè)表現(xiàn)。最后是收益分配風(fēng)險(xiǎn)，收益分配風(fēng)險(xiǎn)是指企業(yè)很有可能因?yàn)槭找娴姆峙洳划?dāng)而給公司今后的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生不利的影響。這種不利的影響可以是企業(yè)償債能力降低，盈利能力下降或者是公司名譽(yù)受到影響等。從定義中，我們可以了解財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是來自于內(nèi)外各種難以控制的因素所產(chǎn)生的影響。所以財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因也應(yīng)該分為內(nèi)部原因和外部原因。內(nèi)部原因是主要是企業(yè)自身產(chǎn)生的原因，包括一些企業(yè)內(nèi)部的管理制度、財(cái)務(wù)管理制度和內(nèi)部的控制制度等因素。企業(yè)內(nèi)部管理不當(dāng)很可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)應(yīng)收賬款不能及時(shí)收回、存貨積壓和公司資金短缺等財(cái)務(wù)問題。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的內(nèi)部原因可以通過加強(qiáng)內(nèi)部管理和監(jiān)督是可以避免的。外部原因又可以稱作為宏觀因素，主要是指企業(yè)面對(duì)的整個(gè)宏觀的經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政治環(huán)境和法律環(huán)境。這些因素往往是企業(yè)無法控制和避免的，所以企業(yè)要想使自身的財(cái)務(wù)活動(dòng)受到更小的波動(dòng)就應(yīng)該加強(qiáng)外界信息的收集和對(duì)企業(yè)外部環(huán)境的變化要有高度敏感性。舉例來說，外部的因素主要是市場(chǎng)的變動(dòng)到這企業(yè)市場(chǎng)份額的大幅度下降；經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變動(dòng)很可能導(dǎo)致整個(gè)經(jīng)濟(jì)環(huán)境通貨膨脹、通貨緊縮、利率變動(dòng)和稅收政策變動(dòng)等。通過分析企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因，這有助于以下實(shí)證研究過程中對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取。 對(duì)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)分析，當(dāng)前很多學(xué)者都是基于財(cái)務(wù)指標(biāo)的研究之上來建立模型。不管是國(guó)外還是國(guó)內(nèi)，對(duì)于財(cái)務(wù)指標(biāo)的研究可謂是非常成熟，但是非財(cái)務(wù)指標(biāo)卻只是一個(gè)新的代名詞而已。在最近的幾年越來越多的學(xué)者開始關(guān)注非財(cái)務(wù)指標(biāo)的應(yīng)用，原因是財(cái)務(wù)指標(biāo)雖然可以在很大程度上反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況，雖然同樣存在很多的缺陷，而非財(cái)務(wù)指標(biāo)在某些方面恰恰能夠?qū)ω?cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行彌補(bǔ)和輔助。邱偉年、李超佐認(rèn)為[17]，單一的以財(cái)務(wù)指標(biāo)為主的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系往往會(huì)產(chǎn)生管理層的短期行為，針對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)的種種不足，加入定量的非財(cái)務(wù)指標(biāo)可以更真實(shí)反映管理者的實(shí)際貢獻(xiàn)。財(cái)務(wù)指標(biāo)來源與企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表中數(shù)據(jù)的比值，由于報(bào)表中的數(shù)據(jù)主要是記錄企業(yè)歷史的經(jīng)營(yíng)狀況，所以財(cái)務(wù)指標(biāo)可以很好的反映一個(gè)一個(gè)企業(yè)歷史的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)狀況。但是對(duì)于預(yù)測(cè)性信息，財(cái)務(wù)指標(biāo)的提供要弱于非財(cái)務(wù)指標(biāo)信息。相對(duì)于財(cái)務(wù)指標(biāo)，非財(cái)務(wù)指標(biāo)具有更強(qiáng)的預(yù)測(cè)性，而且也更具有靈活性。非財(cái)務(wù)指標(biāo)往往反映的是那些關(guān)系到企業(yè)未來發(fā)展因素，而且同一個(gè)指標(biāo)表達(dá)的信息是多種多樣的。綜上所述，非財(cái)務(wù)指標(biāo)的引用是非常重要的，在財(cái)務(wù)分析中，通過將財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)結(jié)合使用不僅使整個(gè)財(cái)務(wù)分析更加全面，而且將企業(yè)的短期利益和長(zhǎng)期利益相結(jié)合避免了企業(yè)管理層的短期行為，并且也加強(qiáng)了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性。對(duì)非財(cái)務(wù)指標(biāo)內(nèi)容的分類研究，國(guó)內(nèi)學(xué)者目前還沒有統(tǒng)一的意見。何秋璐、文擁軍認(rèn)為，非財(cái)務(wù)指標(biāo)的內(nèi)容可以分為以下