【正文】 財務(wù)危機判別模型，而且很適合信貸類企業(yè)。另外，針對有限樣本具有較強泛化能力的支持向量機（SVM）也已經(jīng)成為國外研究者用來研究財務(wù)危機預(yù)警模型的熱點方法。如Wolfgang Hardle等（2008）采用SVM構(gòu)建財務(wù)危機預(yù)警模型，并通過實證研究結(jié)果表明：同其它統(tǒng)計方法、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SVM模型的預(yù)測能力都有著很大的影響，雖然也有學(xué)者對SVM的參數(shù)優(yōu)化進行研究，但目前還沒有遇到把粒子群優(yōu)化算法（PSO）和SVM方法相結(jié)合建立財務(wù)危機預(yù)警模型的權(quán)威性文獻。二、 國內(nèi)文獻綜述由于我國經(jīng)濟體制的影響，國內(nèi)的經(jīng)濟預(yù)警研究起步較晚，20世紀90年代以前，財務(wù)預(yù)警的研究幾乎是空白，隨著經(jīng)濟體制改革的深入，賬務(wù)預(yù)警的研究與應(yīng)用經(jīng)歷了一個從點預(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)濟預(yù)警滲透到企業(yè)預(yù)警轉(zhuǎn)變的過程。與國外研究相似，我國對財務(wù)危機預(yù)替的研究也主要集中在建立數(shù)學(xué)預(yù)測模型，從定量方面進行實證分析判斷，建立判別分析模型或邏輯回歸預(yù)測模型，主要的研究成果有：周守華、楊濟華（1996）在Altman的研究基礎(chǔ)上，進行了更深一步的研究。為了彌補Altman建立Z分數(shù)模型時沒考慮的現(xiàn)金流量的變動等方面的不足，周守華、楊濟華于1996年提出了F分數(shù)模型，模型的X1，X2及X4與Z分數(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）/平均總負債，X5＝（稅后純收益＋利息＋折舊)/平均總資產(chǎn)。，則被預(yù)測為破產(chǎn)企業(yè)，反之，則被預(yù)測為可繼續(xù)生存企業(yè)。其判別準(zhǔn)確率高達70%。陳靜（1999）以上市企業(yè)被特別處理（ST）作為陷入財務(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年的財務(wù)報表數(shù)據(jù)，運用費雪準(zhǔn)則，進行了單變量分析和二類線性判定分析。在單變量判定分析中，發(fā)現(xiàn)在資產(chǎn)負債率、流動比率、總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率4個財務(wù)指標(biāo)中，流動比率與資產(chǎn)負債率的誤判率最低；在多元線性判定分析中發(fā)現(xiàn)由資產(chǎn)負債率、流動比率、總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率、營動資本/總資產(chǎn)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率6個指標(biāo)構(gòu)建的模型，在ST發(fā)生的前三年能較好地預(yù)測ST。模型運用1997年度的財務(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財務(wù)預(yù)警進行研究，發(fā)現(xiàn)負債/權(quán)益比、資產(chǎn)回報率對企業(yè)財務(wù)困境有著顯著的預(yù)測效應(yīng)；另外，還發(fā)現(xiàn)如果將上市公司的資產(chǎn)回報率分解為主營業(yè)務(wù)資產(chǎn)回報率以及非主營業(yè)務(wù)資產(chǎn)回報率，可顯著提高對于ST公司的判別能力。姜秀華（2002）也對邏輯回歸模型進行了研究，得出的結(jié)論是：導(dǎo)致被ST的財務(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)和對應(yīng)的非ST樣本企業(yè)各70家，ST樣本包括19982000年A股市場發(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，比較各種模型在財務(wù)困境預(yù)測中的效率，認為邏輯回歸模型在三種多變量模型中預(yù)測的準(zhǔn)確性最高。張愛民（2001）等借鑒Altman的多元z值判定模型，運用統(tǒng)計學(xué)的主成分分析方法，建立了主成分預(yù)測模型，檢驗結(jié)果顯示該模型一定的有效性。張玲（2000）、高培業(yè)、張道奎（2000）也都使用更細分的樣本數(shù)據(jù)，同樣用線性判別分析方法進行了預(yù)測研究，發(fā)現(xiàn)模型具有超過前4年的預(yù)測效果。牛芳等（2003）運用統(tǒng)計方法選取有效建模變量，建立了Fisher判別分析預(yù)測模型，對我國上市公司財務(wù)困境進行了預(yù)測。研究結(jié)果表明該模型具有良好的預(yù)測精度，是一種有效的財務(wù)困境預(yù)測工具。2003年楊保安等利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對中信實業(yè)銀行的30個企業(yè)客戶的財務(wù)風(fēng)險狀況進行了判別分類，通過研究表明將人工智能技術(shù)在貸款風(fēng)險分類中應(yīng)用是合適的，尤其是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)兩者的使用及其結(jié)合，使整個系統(tǒng)既能吸取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有自學(xué)和容錯能力的良好品質(zhì)，又保持了專家系統(tǒng)的透明性的優(yōu)點。吳德勝（2004）等對財務(wù)預(yù)警的幾種模型進行了對比分析，研究了當(dāng)前國內(nèi)外公司財務(wù)困境預(yù)測問題的現(xiàn)狀，在尋找出適合于我國企業(yè)的財務(wù)狀況識別指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上采用不同方法建立財務(wù)風(fēng)險狀況預(yù)測模型，并且利用樣本公司實際指標(biāo)數(shù)據(jù)對各個模型的中短期預(yù)測效果進行了比較分析與實證研究。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務(wù)指標(biāo)構(gòu)建財務(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，將財務(wù)指標(biāo)和現(xiàn)金流量指標(biāo)結(jié)合起來共同構(gòu)建綜合預(yù)警模型。王金鳳、楊金濤（2005）也運用Logistic回歸模型篩選出三個變量構(gòu)建Logistic模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并比較兩者的預(yù)測效果，顯示在惡性財務(wù)危機發(fā)生前一年用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的財務(wù)危機預(yù)警模型所做的預(yù)測判斷效果較好，前二三年用Logistic回歸方法建立的財務(wù)危機預(yù)警模型的預(yù)測判斷效果則較佳。萬希寧、王艷（2007）針對企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警體系難以準(zhǔn)確、真實地預(yù)測危機的發(fā)生這一問題，提出了基于非財務(wù)指標(biāo)體系的企業(yè)財務(wù)危機模糊預(yù)警模型。運用多級模糊綜合評判法對財務(wù)風(fēng)險因素進行定量化評價：對定性的非財務(wù)指標(biāo)采用模糊統(tǒng)計的方法，把定量與定性相結(jié)合，從這一角度出發(fā)，構(gòu)建了財務(wù)危機的模糊預(yù)警模型并對其進行了檢驗，以使預(yù)警結(jié)果更加真實準(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)財務(wù)風(fēng)險的原因，運用邏輯回歸分析方法，進行研究和檢驗建立了連鎖超市企業(yè)財務(wù)預(yù)警模型，并對進行模型優(yōu)化，%。這就說明我國上市公司數(shù)據(jù)具有一定預(yù)測能力，而且還證實了利用我國上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)建立分行業(yè)的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型是可行的。同時，還有很多學(xué)者立足于不同行業(yè)企業(yè)的特點，建立了其他不同行業(yè)的財務(wù)預(yù)警模型?？偨Y(jié)從以上綜述可以看出，財務(wù)風(fēng)險預(yù)警的研究方法大多數(shù)是國外學(xué)者研究出的，我國學(xué)者引用、借鑒再應(yīng)用到我國企業(yè)中。而且大多數(shù)的企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警主要借助定量分析指標(biāo)。定量分析指標(biāo)因為從財務(wù)報表中獲得數(shù)據(jù)，其具有客觀性、準(zhǔn)確性等特點，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)、非財務(wù)指標(biāo)通常是由有經(jīng)驗的專業(yè)人員憑直覺對財務(wù)風(fēng)險的趨勢進行定性分析，有時比定量分析更加及時、可靠和有效。通過對研究現(xiàn)狀的分析，本人認為傳統(tǒng)的方法存在以下三點不足：①在國內(nèi)現(xiàn)有的財務(wù)預(yù)警研究中，指標(biāo)的選擇往往基于一般的財務(wù)理論、風(fēng)險理論和管理理論，有時甚至取決于研究者的直觀判斷以及資料的可獲得性，眾多研究者還沒有找到令人信服的財務(wù)風(fēng)險和預(yù)警理論來支撐所建立的預(yù)警模型。②機械模仿國外模型，沒有結(jié)合中國企業(yè)的實際情況，企業(yè)具體在哪一部分因素出了問題并不十分清楚。③由企業(yè)的經(jīng)營或管理不善造成企業(yè)損失，這些損失在會計報表中表現(xiàn)出來需要經(jīng)過一定時期，所以通過財務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測財務(wù)風(fēng)險具有滯后性，不能提前防范風(fēng)險的發(fā)生，而且造成的損失已經(jīng)無法挽回。④定性與定量分析相結(jié)合的方法較少。參考文獻 [1]財政部；企業(yè)績效評價操作細則（修訂）[J]；北京統(tǒng)計：中國人民大學(xué)出版社，2002.[2]鐘蘊凱；淺談如何科學(xué)考核評價子公司的業(yè)績[J].現(xiàn)代商業(yè),1999. 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