【正文】 財務危機判別模型，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）也已經成為國外研究者用來研究財務危機預警模型的熱點方法。如Wolfgang Hardle等（2008）采用SVM構建財務危機預警模型，并通過實證研究結果表明：同其它統(tǒng)計方法、人工智能方法相比，基于SVM的預警模型表現出較好的預測結果。然而，在這種研究方法中，特征集的選擇和核函數參數對SVM模型的預測能力都有著很大的影響，雖然也有學者對SVM的參數優(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方法相結合建立財務危機預警模型的權威性文獻。二、 國內文獻綜述由于我國經濟體制的影響，國內的經濟預警研究起步較晚，20世紀90年代以前，財務預警的研究幾乎是空白，隨著經濟體制改革的深入，賬務預警的研究與應用經歷了一個從點預警到狀態(tài)預警、從定性為主到定性與定量相結合、從宏觀經濟預警滲透到企業(yè)預警轉變的過程。與國外研究相似，我國對財務危機預替的研究也主要集中在建立數學預測模型，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的研究基礎上，進行了更深一步的研究。為了彌補Altman建立Z分數模型時沒考慮的現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分數模型，模型的X1，X2及X4與Z分數模型的X1，X2及X4相同，X3和X5為現金流量變量，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。，則被預測為破產企業(yè)，反之，則被預測為可繼續(xù)生存企業(yè)。其判別準確率高達70%。陳靜（1999）以上市企業(yè)被特別處理（ST）作為陷入財務困境的標志，以1998年的27家TS企業(yè)和27家非TS企業(yè)，使用了19951997年的財務報表數據，運用費雪準則，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)現在資產負債率、流動比率、總資產收益率、凈資產收益率4個財務指標中，流動比率與資產負債率的誤判率最低；在多元線性判定分析中發(fā)現由資產負債率、流動比率、總資產收益率、凈資產收益率、營動資本/總資產、總資產周轉率6個指標構建的模型，在ST發(fā)生的前三年能較好地預測ST。模型運用1997年度的財務數據可以準確地判別樣本中的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預警進行研究，發(fā)現負債/權益比、資產回報率對企業(yè)財務困境有著顯著的預測效應；另外，還發(fā)現如果將上市公司的資產回報率分解為主營業(yè)務資產回報率以及非主營業(yè)務資產回報率，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，得出的結論是：導致被ST的財務要素主要是其他應收款和其他借款。吳世農、盧賢義（2001）選取了ST樣本企業(yè)和對應的非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)），收集的樣本數據延至企業(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困境預測中的效率，認為邏輯回歸模型在三種多變量模型中預測的準確性最高。張愛民（2001）等借鑒Altman的多元z值判定模型，運用統(tǒng)計學的主成分分析方法，建立了主成分預測模型，檢驗結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據，同樣用線性判別分析方法進行了預測研究，發(fā)現模型具有超過前4年的預測效果。牛芳等（2003）運用統(tǒng)計方法選取有效建模變量，建立了Fisher判別分析預測模型，對我國上市公司財務困境進行了預測。研究結果表明該模型具有良好的預測精度，是一種有效的財務困境預測工具。2003年楊保安等利用BP神經網絡對中信實業(yè)銀行的30個企業(yè)客戶的財務風險狀況進行了判別分類，通過研究表明將人工智能技術在貸款風險分類中應用是合適的，尤其是將神經網絡與專家系統(tǒng)兩者的使用及其結合，使整個系統(tǒng)既能吸取神經網絡所具有自學和容錯能力的良好品質，又保持了專家系統(tǒng)的透明性的優(yōu)點。吳德勝（2004）等對財務預警的幾種模型進行了對比分析，研究了當前國內外公司財務困境預測問題的現狀，在尋找出適合于我國企業(yè)的財務狀況識別指標體系的基礎上采用不同方法建立財務風險狀況預測模型，并且利用樣本公司實際指標數據對各個模型的中短期預測效果進行了比較分析與實證研究。張鳴、程濤（2005）拜良據前人的研究成果選定具有解釋力的財務指標構建財務指標預警模型，然后引入公司現金管理特征變量和現金管理結果變量，將財務指標和現金流量指標結合起來共同構建綜合預警模型。王金鳳、楊金濤（2005）也運用Logistic回歸模型篩選出三個變量構建Logistic模型和神經網絡模型，并比較兩者的預測效果，顯示在惡性財務危機發(fā)生前一年用神經網絡建立的財務危機預警模型所做的預測判斷效果較好，前二三年用Logistic回歸方法建立的財務危機預警模型的預測判斷效果則較佳。萬希寧、王艷（2007）針對企業(yè)財務危機預警體系難以準確、真實地預測危機的發(fā)生這一問題，提出了基于非財務指標體系的企業(yè)財務危機模糊預警模型。運用多級模糊綜合評判法對財務風險因素進行定量化評價：對定性的非財務指標采用模糊統(tǒng)計的方法，把定量與定性相結合，從這一角度出發(fā)，構建了財務危機的模糊預警模型并對其進行了檢驗，以使預警結果更加真實準確。章捷（2008）在其碩士論文中分析了連鎖超市行業(yè)企業(yè)出現財務風險的原因，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)財務預警模型，并對進行模型優(yōu)化，%。這就說明我國上市公司數據具有一定預測能力，而且還證實了利用我國上市公司財務數據建立分行業(yè)的財務風險預警模型是可行的。同時，還有很多學者立足于不同行業(yè)企業(yè)的特點，建立了其他不同行業(yè)的財務預警模型?？偨Y從以上綜述可以看出，財務風險預警的研究方法大多數是國外學者研究出的，我國學者引用、借鑒再應用到我國企業(yè)中。而且大多數的企業(yè)財務風險預警主要借助定量分析指標。定量分析指標因為從財務報表中獲得數據，其具有客觀性、準確性等特點，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、非財務指標通常是由有經驗的專業(yè)人員憑直覺對財務風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在國內現有的財務預警研究中，指標的選擇往往基于一般的財務理論、風險理論和管理理論，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風險和預警理論來支撐所建立的預警模型。②機械模仿國外模型，沒有結合中國企業(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出來需要經過一定時期，所以通過財務數據預測財務風險具有滯后性，不能提前防范風險的發(fā)生，而且造成的損失已經無法挽回。④定性與定量分析相結合的方法較少。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：中國人民大學出版社，2002.[2]鐘蘊凱；淺談如何科學考核評價子公司的業(yè)績[J].現代商業(yè),1999. [3]嚴真紅。我國企業(yè)財務風險的成因及其規(guī)范[J].財務與會計導刊，2002,(2） [4]黃萬印。全面預算管理在CSSC的應用研究[D]，江蘇大學，2008. [5]王永生。企業(yè)財務危機預警Zsocre模型的進一步研究[J].會計之友，2006.[6]胡文靜。船舶制造企業(yè)財務風險預警研究[D]。江蘇科技大學。2011.[7]黃維。國海洋平臺制造業(yè)現狀及鋼企對策[J]。冶金經濟與管理。2012.[8]王金芳。陜水集團財務風險預警系統(tǒng)研究[D]。西安理工大學。2008[9]陳靜。上市公司財務惡化預測的實證分析[J].會計研究，1999（6）：3138.[10]何俊德。[J].科技進步，2004（2）：105106[11]陳曉。[J].中國會計與財務研究，2000（3）.[12] Leonard Soffer，Robin Soffer：《Financial Statement Analysis：A Valuation Approach》，Copyright 169。2003 by Prentice Hall[13]Altman, Financial Distress andBankruptey[J]..[14]Richard A. Brealey and Stewart .：《Principles of Corporate Finance》, McGrawHill Companies, ；[15] Financial Accounting Standards Board (FASB)：《Statements of Financial Accounting Standards》， 經濟科學出版社，2002。[16]陶永宏：長三角造船業(yè)風險及其防范研究[J]，上海造船社，2009。[17]淘永宏：長三角造船業(yè)風險及其防范研究[J]，上海造船社，2009。[18]楊曉燕：出版業(yè)集團化改制上市模式比較分析：基本多案例的視角 [D]，對外經濟貿易大學，2012。致謝 本論文是在我的導師柳玉壽的親切關懷和悉心指導下完成的。他嚴肅的科學態(tài)度，嚴謹的治學精神，精益求精的工作作風，深深地感染和激勵著我。在論文即將完成之際，我的心情無法平靜，從開始進入課題到論文的順利完成，有多少可敬的師長、同學、朋友給了我無言的幫助，在這里請接受我誠摯的謝意!最后我還要感謝培養(yǎng)我長大含辛茹苦的父母，謝謝你們！最后，再次對關心、幫助我的老師們和同學表示衷心地感謝！