【正文】 的資產(chǎn)報酬、資本保值及主營業(yè)務(wù)有關(guān)的指標，類似地，我們可以認為主成分Mz中所包含的信息量主要是反映營運能力的強弱。故主成分M2可以理解為營運能力主成分。其所代表的經(jīng)濟含義可以這樣解釋:企業(yè)的資本保值增值率、主營業(yè)務(wù)成本利潤率越高，企業(yè)的營運能力就會越好，企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機的概率就會越小，反之企業(yè)的資本保值增值率、主營業(yè)務(wù)成本利潤率越低，企業(yè)發(fā)生財務(wù)抵機的概率就會越大。(3)主成分M3中權(quán)重較大的指標主要有x19(每股現(xiàn)金流量)、x20(銷售凈現(xiàn)金率)，由于這兩個主成分所反映的都是企業(yè)的現(xiàn)金流量，故我們可以認為主成分M3為現(xiàn)金流量主成分，其所涵蓋的意義可以這樣的解釋:企業(yè)的銷售凈現(xiàn)金率越高相應(yīng)的就會使每股現(xiàn)金流量越大，那么企業(yè)的現(xiàn)金流量能力就會越強。(4)主成分Ma中權(quán)重較大的指標主要有x1(資產(chǎn)負債率)、X6(現(xiàn)金比率)，這兩個指標都是反映企業(yè)的償債能力指標，那么我們可以認為該主成分是與企業(yè)償債能力有關(guān)的主成分。又因為X6(現(xiàn)金比率)所主要反映的是企業(yè)的短期償債能力，故我們可以認為該主成分是與企業(yè)的短期償債能力有關(guān)的主成分。(5)主成分Ms中權(quán)重較大的指標主要有X7(總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率)、X8(流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率)、X16(銷售增長率)，在這三個指標中X16(銷售增長率)的權(quán)重最大，故該主成分的信息量主要有這個指標來解釋，我們可以把這個主成分稱為成長能力主成分。其包含的經(jīng)濟意義可以這樣解釋:企業(yè)的流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率提高，可以使企業(yè)的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率提高，資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)加快了以后企業(yè)的銷售利潤率會進一步的提高，這樣以來企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機的概率就會相應(yīng)的降低。我們對2006年的財務(wù)數(shù)據(jù)進行主成分分析得到了5個主成分，:企業(yè)序號M1M2M3M4M512345678910以各個仁成分的值為自變量，運用SPSS軟件進行多元logistic卜」歸后，: logistic回歸估計結(jié)果項目參數(shù)估計值標準差Wald統(tǒng)計量F值（自由度）Sig.（顯著性水平）M11M21M31M41M51截距1有以上的計算結(jié)果我們可以得出以下的logistic回歸方程，其方程可以表示為:根據(jù)以上的公式我們計算得出了10個樣本企業(yè)的P值，其計算結(jié)果如下:公司編號類型PPSTST道博STST華發(fā)STST銀廣夏STST科建STST星源STST遠東STST鞍一工STST三元ST為了有效地劃分預(yù)警危機的級別，我們計算了樣木企業(yè)的資產(chǎn)負債率指標。根據(jù)資產(chǎn)負債率指標數(shù)值和樣木企業(yè)的P值，經(jīng)過分類統(tǒng)計計算，我們發(fā)現(xiàn)企業(yè)的資產(chǎn)負債率和P值有較強的相關(guān)性。按樣本企業(yè)的P值大小排序后，經(jīng)過分段計算樣本企業(yè)資產(chǎn)負債率的平均值，: P值與相關(guān)財務(wù)比率對應(yīng)值P值平均資產(chǎn)負債率0————＞根據(jù)以上的計算結(jié)果，按照對資產(chǎn)負債率的通常分類，我們定義:P:高度危機P:中度危機P：輕度危機PP≥本文的主要內(nèi)容是在國內(nèi)外財務(wù)預(yù)警相關(guān)研究的基礎(chǔ)之上對其進行分析的，現(xiàn)總結(jié)如下：對于大部分企業(yè)來說，現(xiàn)有的財務(wù)預(yù)警方法與實際的應(yīng)用還有很大的差距，主要在下列的方面有所體現(xiàn)。第一：在企業(yè)最初的源頭財務(wù)預(yù)警方面，由于對企業(yè)的定量分析具有片面性和滯后性的缺點，不能夠全面快速地對財務(wù)報表的數(shù)據(jù)進行分析，只是單單進行挖掘和處理。第二：企業(yè)不能夠?qū)⒍康姆治龇椒ê投ㄐ缘姆治龇椒ㄟM行有機地結(jié)合，致使研究的方面存在較大的不足。在對上市公司經(jīng)營管理的現(xiàn)狀和形成財務(wù)危機的原因的調(diào)查中，我們認為，缺乏準確有效的財務(wù)預(yù)警機制是導致我國的上市公司不能有效展開財務(wù)預(yù)警工作的一個很重要的因素。在對上市公司進行財務(wù)預(yù)警工作做重新論斷的時候，主要從建立健全財務(wù)預(yù)警機制的方面，得到的結(jié)論如下：（1） 財務(wù)預(yù)警的機制是一個復(fù)雜的預(yù)警系統(tǒng)，將之簡單地稱為預(yù)警方法或預(yù)警系統(tǒng)是不準確的，在企業(yè)的財務(wù)預(yù)警方面，這與企業(yè)的財務(wù)危機等相關(guān)概念是密不可分的，我們需要對這個概念重新界定。（2） 我國上市公司目前的管理問題突出，管理失誤和波動會導致企業(yè)內(nèi)部存在財務(wù)危機，在《企業(yè)內(nèi)部控制規(guī)范》法律規(guī)范的相關(guān)要求下，本文構(gòu)建了一個能夠相對有效地控制上市公司財務(wù)預(yù)警的方法。在對上市公司財務(wù)預(yù)警的機制方面的研究，我們應(yīng)從下面的幾個方面考慮：第一，加大財務(wù)預(yù)警理論知識的學習和研究，增強宣傳力度，讓財務(wù)預(yù)警的理論根植在人們心中，這也能夠讓財務(wù)預(yù)警的實踐活動能夠有效地展開，將財務(wù)預(yù)警的專業(yè)知識—經(jīng)濟學理論，為其提供強大的理論支持。此外，在對案例中對對屬性賦權(quán)的分析方法中，過多地摻入了主管因素，致使結(jié)論是偏頗的，我們可以充分挖掘數(shù)據(jù)來增加客觀說服力。參考文獻[1]「N].中國經(jīng)濟時報，20121211(2).[2]「M].北京:中國財經(jīng)出版社，2007:127.[3] Beaver W. Financial ratios as predictors of failure [J]. Journal of Accounting Research, 1966：471一111.[4] Altman E. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy[J]. Journal of ,23(4):589609.[5] Deakin E. A discriminant analysis of predictors of business failure[J]. Journal of Accounting (1):167一 179.[6] Carmichael D. The auditor39。s reporting obligation: the meaning and implementation of the fourth standard of reporting[M]. New York: American Institute of Certified Public Accountants. 1978.[7] Foster G. Financial statement analysis [M]. PrenticeHall Englewood Cliffs NJ} 1986.[8] Lau A. A fivestate financial distress prediction model [J]. journal of Accounting Research，1987,25 (1):127138.[9] Ross ., Westerfield ., Jaff [M].北京:機械工業(yè)出版社，2000.[10] Pratten . Company failure [R]. London:.[1l] Asquith P., Gertner R., Schaarfstein D. Anatomy of financial distress:An Examination of junkbond issuers [J]. The Quarterly Journal of Economics .1994:109(3):625658.[12] Whitaker R. The early stages of financial distress [J]. Journal of Economics and Finance 1999,23(2):123132.[13] Lizal L. Determinants of financial distress: what drives bankruptcy in a transition ecinimy The Czech Republic Case [J]. Ann :10014810941234.[14] Beaver W. Alternative accounting measures as predictors of failure [J]. Accounting review，1968,43(1):113一122.[15] Altman E. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate ankruptcy[J]. Journal of ,23(4):589609.[16] Ohlson J. Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy[J]. Journal of Accounting Research, 1980,18109132.[17] Odom M., Sharda R., Aneural network model for bankruptcy [Z]. ptediction. 1990:163168.[18] Lin T. A cross model study of corporate financial distress prediction in Taiwan:Multiple discriminant analysis, logit, probit and neural networks models[J]. Neuroputing,2009,72(1618):35073516.[19] Bryant S. A casebased reasoning approach to bankruptcy prediction modeling[J]. Intelligent Systems inn Accounting，F(xiàn)inanceamp。，6(3):195214.[20]谷棋，[[J].會計研究，1999 } 19(10):2831.[21]劉紅霞，[[J].中央財經(jīng)大學學報，2004, 2(4):7075.[22][[J].會計研究,(4):3239.[23][M].上海:復(fù)旦大學出版社，2003.[24]、公司治理結(jié)構(gòu)的關(guān)系[:復(fù)旦大學，2004.[25]土克敏，姬美光，、公司治理與財務(wù)困境研究[[J].經(jīng)濟與管理研究，2006 (9):1825.[26][[D].長春:吉林大學，2008.[27][D].大連:大連理工大學，2009.