【正文】 財(cái)務(wù)危機(jī)判別模型，而且很適合信貸類(lèi)企業(yè)。另外，針對(duì)有限樣本具有較強(qiáng)泛化能力的支持向量機(jī)（SVM）也已經(jīng)成為國(guó)外研究者用來(lái)研究財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的熱點(diǎn)方法。如Wolfgang Hardle等（2008）采用SVM構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，并通過(guò)實(shí)證研究結(jié)果表明：同其它統(tǒng)計(jì)方法、人工智能方法相比，基于SVM的預(yù)警模型表現(xiàn)出較好的預(yù)測(cè)結(jié)果。然而，在這種研究方法中，特征集的選擇和核函數(shù)參數(shù)對(duì)SVM模型的預(yù)測(cè)能力都有著很大的影響，雖然也有學(xué)者對(duì)SVM的參數(shù)優(yōu)化進(jìn)行研究，但目前還沒(méi)有遇到把粒子群優(yōu)化算法（PSO）和SVM方法相結(jié)合建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的權(quán)威性文獻(xiàn)。二、 國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)綜述由于我國(guó)經(jīng)濟(jì)體制的影響，國(guó)內(nèi)的經(jīng)濟(jì)預(yù)警研究起步較晚，20世紀(jì)90年代以前，財(cái)務(wù)預(yù)警的研究幾乎是空白，隨著經(jīng)濟(jì)體制改革的深入，賬務(wù)預(yù)警的研究與應(yīng)用經(jīng)歷了一個(gè)從點(diǎn)預(yù)警到狀態(tài)預(yù)警、從定性為主到定性與定量相結(jié)合、從宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警滲透到企業(yè)預(yù)警轉(zhuǎn)變的過(guò)程。與國(guó)外研究相似，我國(guó)對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)替的研究也主要集中在建立數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型，從定量方面進(jìn)行實(shí)證分析判斷，建立判別分析模型或邏輯回歸預(yù)測(cè)模型，主要的研究成果有：周守華、楊濟(jì)華（1996）在Altman的研究基礎(chǔ)上，進(jìn)行了更深一步的研究。為了彌補(bǔ)Altman建立Z分?jǐn)?shù)模型時(shí)沒(méi)考慮的現(xiàn)金流量的變動(dòng)等方面的不足，周守華、楊濟(jì)華于1996年提出了F分?jǐn)?shù)模型，模型的X1，X2及X4與Z分?jǐn)?shù)模型的X1，X2及X4相同，X3和X5為現(xiàn)金流量變量，X3=（稅后純收益＋折舊）/平均總負(fù)債，X5＝（稅后純收益＋利息＋折舊)/平均總資產(chǎn)。，則被預(yù)測(cè)為破產(chǎn)企業(yè)，反之，則被預(yù)測(cè)為可繼續(xù)生存企業(yè)。其判別準(zhǔn)確率高達(dá)70%。陳靜（1999）以上市企業(yè)被特別處理（ST）作為陷入財(cái)務(wù)困境的標(biāo)志，以1998年的27家TS企業(yè)和27家非TS企業(yè)，使用了19951997年的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，運(yùn)用費(fèi)雪準(zhǔn)則，進(jìn)行了單變量分析和二類(lèi)線性判定分析。在單變量判定分析中，發(fā)現(xiàn)在資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率4個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)中，流動(dòng)比率與資產(chǎn)負(fù)債率的誤判率最低；在多元線性判定分析中發(fā)現(xiàn)由資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率、營(yíng)動(dòng)資本/總資產(chǎn)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率6個(gè)指標(biāo)構(gòu)建的模型，在ST發(fā)生的前三年能較好地預(yù)測(cè)ST。模型運(yùn)用1997年度的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可以準(zhǔn)確地判別樣本中的88%%的非特別處理企業(yè)，%。陳曉、陳治鴻（2000）采用邏輯回歸模型對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)負(fù)債/權(quán)益比、資產(chǎn)回報(bào)率對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)困境有著顯著的預(yù)測(cè)效應(yīng)；另外，還發(fā)現(xiàn)如果將上市公司的資產(chǎn)回報(bào)率分解為主營(yíng)業(yè)務(wù)資產(chǎn)回報(bào)率以及非主營(yíng)業(yè)務(wù)資產(chǎn)回報(bào)率，可顯著提高對(duì)于ST公司的判別能力。姜秀華（2002）也對(duì)邏輯回歸模型進(jìn)行了研究，得出的結(jié)論是：導(dǎo)致被ST的財(cái)務(wù)要素主要是其他應(yīng)收款和其他借款。吳世農(nóng)、盧賢義（2001）選取了ST樣本企業(yè)和對(duì)應(yīng)的非ST樣本企業(yè)各70家，ST樣本包括19982000年A股市場(chǎng)發(fā)生ST的全部企業(yè)（剔除非正常的TS企業(yè)），收集的樣本數(shù)據(jù)延至企業(yè)發(fā)生ST前5年，選用了多種研究方法，建立單變量判定模型和線性判定模型、線性概率模型和邏輯回歸等三種多變量判定模型，比較各種模型在財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)中的效率，認(rèn)為邏輯回歸模型在三種多變量模型中預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性最高。張愛(ài)民（2001）等借鑒Altman的多元z值判定模型，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的主成分分析方法，建立了主成分預(yù)測(cè)模型，檢驗(yàn)結(jié)果顯示該模型一定的有效性。張玲（2000）、高培業(yè)、張道奎（2000）也都使用更細(xì)分的樣本數(shù)據(jù)，同樣用線性判別分析方法進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究，發(fā)現(xiàn)模型具有超過(guò)前4年的預(yù)測(cè)效果。牛芳等（2003）運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法選取有效建模變量，建立了Fisher判別分析預(yù)測(cè)模型，對(duì)我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)困境進(jìn)行了預(yù)測(cè)。研究結(jié)果表明該模型具有良好的預(yù)測(cè)精度，是一種有效的財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)工具。2003年楊保安等利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)中信實(shí)業(yè)銀行的30個(gè)企業(yè)客戶(hù)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行了判別分類(lèi)，通過(guò)研究表明將人工智能技術(shù)在貸款風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)中應(yīng)用是合適的，尤其是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專(zhuān)家系統(tǒng)兩者的使用及其結(jié)合，使整個(gè)系統(tǒng)既能吸取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有自學(xué)和容錯(cuò)能力的良好品質(zhì)，又保持了專(zhuān)家系統(tǒng)的透明性的優(yōu)點(diǎn)。吳德勝（2004）等對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警的幾種模型進(jìn)行了對(duì)比分析，研究了當(dāng)前國(guó)內(nèi)外公司財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)問(wèn)題的現(xiàn)狀，在尋找出適合于我國(guó)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況識(shí)別指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上采用不同方法建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況預(yù)測(cè)模型，并且利用樣本公司實(shí)際指標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)各個(gè)模型的中短期預(yù)測(cè)效果進(jìn)行了比較分析與實(shí)證研究。張鳴、程濤（2005）拜良據(jù)前人的研究成果選定具有解釋力的財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)警模型，然后引入公司現(xiàn)金管理特征變量和現(xiàn)金管理結(jié)果變量，將財(cái)務(wù)指標(biāo)和現(xiàn)金流量指標(biāo)結(jié)合起來(lái)共同構(gòu)建綜合預(yù)警模型。王金鳳、楊金濤（2005）也運(yùn)用Logistic回歸模型篩選出三個(gè)變量構(gòu)建Logistic模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并比較兩者的預(yù)測(cè)效果，顯示在惡性財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生前一年用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型所做的預(yù)測(cè)判斷效果較好，前二三年用Logistic回歸方法建立的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的預(yù)測(cè)判斷效果則較佳。萬(wàn)希寧、王艷（2007）針對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警體系難以準(zhǔn)確、真實(shí)地預(yù)測(cè)危機(jī)的發(fā)生這一問(wèn)題，提出了基于非財(cái)務(wù)指標(biāo)體系的企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)模糊預(yù)警模型。運(yùn)用多級(jí)模糊綜合評(píng)判法對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行定量化評(píng)價(jià)：對(duì)定性的非財(cái)務(wù)指標(biāo)采用模糊統(tǒng)計(jì)的方法，把定量與定性相結(jié)合，從這一角度出發(fā)，構(gòu)建了財(cái)務(wù)危機(jī)的模糊預(yù)警模型并對(duì)其進(jìn)行了檢驗(yàn)，以使預(yù)警結(jié)果更加真實(shí)準(zhǔn)確。章捷（2008）在其碩士論文中分析了連鎖超市行業(yè)企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的原因，運(yùn)用邏輯回歸分析方法，進(jìn)行研究和檢驗(yàn)建立了連鎖超市企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型，并對(duì)進(jìn)行模型優(yōu)化，%。這就說(shuō)明我國(guó)上市公司數(shù)據(jù)具有一定預(yù)測(cè)能力，而且還證實(shí)了利用我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)建立分行業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型是可行的。同時(shí)，還有很多學(xué)者立足于不同行業(yè)企業(yè)的特點(diǎn)，建立了其他不同行業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型?？偨Y(jié)從以上綜述可以看出，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究方法大多數(shù)是國(guó)外學(xué)者研究出的，我國(guó)學(xué)者引用、借鑒再應(yīng)用到我國(guó)企業(yè)中。而且大多數(shù)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警主要借助定量分析指標(biāo)。定量分析指標(biāo)因?yàn)閺呢?cái)務(wù)報(bào)表中獲得數(shù)據(jù)，其具有客觀性、準(zhǔn)確性等特點(diǎn)，但存在一定的滯后性，難以全面滿足企業(yè)需要。一些非量化指標(biāo)、非財(cái)務(wù)指標(biāo)通常是由有經(jīng)驗(yàn)的專(zhuān)業(yè)人員憑直覺(jué)對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的趨勢(shì)進(jìn)行定性分析，有時(shí)比定量分析更加及時(shí)、可靠和有效。通過(guò)對(duì)研究現(xiàn)狀的分析，本人認(rèn)為傳統(tǒng)的方法存在以下三點(diǎn)不足：①在國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的財(cái)務(wù)預(yù)警研究中，指標(biāo)的選擇往往基于一般的財(cái)務(wù)理論、風(fēng)險(xiǎn)理論和管理理論，有時(shí)甚至取決于研究者的直觀判斷以及資料的可獲得性，眾多研究者還沒(méi)有找到令人信服的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)警理論來(lái)支撐所建立的預(yù)警模型。②機(jī)械模仿國(guó)外模型，沒(méi)有結(jié)合中國(guó)企業(yè)的實(shí)際情況，企業(yè)具體在哪一部分因素出了問(wèn)題并不十分清楚。③由企業(yè)的經(jīng)營(yíng)或管理不善造成企業(yè)損失，這些損失在會(huì)計(jì)報(bào)表中表現(xiàn)出來(lái)需要經(jīng)過(guò)一定時(shí)期，所以通過(guò)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)具有滯后性，不能提前防范風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，而且造成的損失已經(jīng)無(wú)法挽回。④定性與定量分析相結(jié)合的方法較少。參考文獻(xiàn) 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