【正文】 他嚴(yán)肅的科學(xué)態(tài)度，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)精神，精益求精的工作作風(fēng)，深深地感染和激勵著我。[18]楊曉燕：出版業(yè)集團(tuán)化改制上市模式比較分析：基本多案例的視角 [D]，對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)，2012。[16]陶永宏：長三角造船業(yè)風(fēng)險及其防范研究[J]，上海造船社，2009。[J].中國會計與財務(wù)研究，2000（3）.[12] Leonard Soffer，Robin Soffer：《Financial Statement Analysis：A Valuation Approach》，Copyright 169。上市公司財務(wù)惡化預(yù)測的實(shí)證分析[J].會計研究，1999（6）：3138.[10]何俊德。西安理工大學(xué)。2012.[8]王金芳。國海洋平臺制造業(yè)現(xiàn)狀及鋼企對策[J]。江蘇科技大學(xué)。企業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警Zsocre模型的進(jìn)一步研究[J].會計之友，2006.[6]胡文靜。我國企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的成因及其規(guī)范[J].財務(wù)與會計導(dǎo)刊，2002,(2） [4]黃萬印。④定性與定量分析相結(jié)合的方法較少。②機(jī)械模仿國外模型，沒有結(jié)合中國企業(yè)的實(shí)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。一些非量化指標(biāo)、非財務(wù)指標(biāo)通常是由有經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人員憑直覺對財務(wù)風(fēng)險的趨勢進(jìn)行定性分析，有時比定量分析更加及時、可靠和有效。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)。同時，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)的財務(wù)預(yù)警模型。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(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)財務(wù)預(yù)警模型，并對進(jìn)行模型優(yōu)化，%。萬希寧、王艷（2007）針對企業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警體系難以準(zhǔn)確、真實(shí)地預(yù)測危機(jī)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(jī)模糊預(yù)警模型。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。2003年楊保安等利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對中信實(shí)業(yè)銀行的30個企業(yè)客戶的財務(wù)風(fēng)險狀況進(jìn)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(diǎn)。牛芳等（2003）運(yùn)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(jìn)行了預(yù)測。張愛民（2001）等借鑒Altman的多元z值判定模型，運(yùn)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(yàn)結(jié)果顯示該模型一定的有效性。姜秀華（2002）也對邏輯回歸模型進(jìn)行了研究，得出的結(jié)論是：導(dǎo)致被ST的財務(wù)要素主要是其他應(yīng)收款和其他借款。模型運(yùn)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(yùn)用費(fèi)雪準(zhǔn)則，進(jìn)行了單變量分析和二類線性判定分析。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)。與國外研究相似，我國對財務(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。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(jìn)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(jī)預(yù)警模型的權(quán)威性文獻(xiàn)。另外，針對有限樣本具有較強(qiáng)泛化能力的支持向量機(jī)（SVM）也已經(jīng)成為國外研究者用來研究財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的熱點(diǎn)方法。Dr Clarence Suhardjo在“A Hybrid Finaneial Trading System Incorporating Chaos Theory，Statistieal and Artifieial Intelligenee/Soft ComPuting Methods”一文中通過樣本對比分析指出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和Probit模型在建立信貸集團(tuán)財務(wù)失敗預(yù)警系統(tǒng)中的精確率都達(dá)到了90%以上（樣本外數(shù)據(jù)驗(yàn)證為92%），但是在驗(yàn)證時發(fā)現(xiàn)Probit模型犯第一類錯誤（把危機(jī)企業(yè)誤判為正常企業(yè)）的可能性要高于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；此外，在判別是否為危機(jī)公司的過程中，ANN也能早于Probit模型發(fā)現(xiàn)危機(jī)信號的存在。Tirapat和Nittayagasetwat（1999）在其文章中運(yùn)用多元邏輯回歸模型研究了1997年泰國企業(yè)的破產(chǎn)情況，通過研究他們認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)條件的好壞可以在一定程度上反映在企業(yè)的經(jīng)營狀況里，如果一家企業(yè)對通貨膨脹的敏感度越高，那么它將會陷入財務(wù)困境的風(fēng)險就越大。隨著信息流量觀念的建立，Aziz、Emnauel和Lwaom在1988年提出用現(xiàn)金流量信息預(yù)測財務(wù)困境的模型。其中，營運(yùn)資金流量/負(fù)債總額在破產(chǎn)前一年的預(yù)測正確率可以達(dá)到87%。Fitzpatrick最早發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)財務(wù)困境的企業(yè)其財務(wù)比率和正常企業(yè)的財務(wù)比率相比有顯著的不同，從而認(rèn)為企業(yè)的財務(wù)比率能夠反映企業(yè)財務(wù)狀況，并對企業(yè)未來具有預(yù)測作用。正文一、 國外文獻(xiàn)綜述國外非常重視企業(yè)危機(jī)管理和風(fēng)險管理的研究，自20世紀(jì)30年代就有學(xué)者陸續(xù)開始對公司財務(wù)風(fēng)險的預(yù)警模型進(jìn)行研究。這就使得我們必須思考怎樣建立一套有效可靠的預(yù)警系統(tǒng)，為我國的造船企業(yè)提供良好的財務(wù)安全性保障。近二十年來，伴隨著中國政府對海洋權(quán)益的日益重視，中國造船業(yè)的發(fā)展也蒸蒸日上，迎來了巨大的機(jī)遇。船舶制造企業(yè)作為一種特殊的行業(yè)，有顯著的特征與經(jīng)營狀況。人們對風(fēng)險的認(rèn)識也越來越廣泛和全面，對風(fēng)險的預(yù)警、防范和應(yīng)對的研究也更深入。而國內(nèi)對于的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警研究起步較晚，在基于國外的研究基礎(chǔ)上后，國內(nèi)研究也主要集中在建立數(shù)學(xué)預(yù)測模型，并取得了一些成果，最后本文財務(wù)風(fēng)險的研究現(xiàn)狀提出了一些不足之處。本綜述詳細(xì)的對國外和國內(nèi)的相關(guān)風(fēng)險預(yù)警研究進(jìn)行了介紹，國外非常重視企業(yè)危機(jī)管理和風(fēng)險管理的研究，自20世紀(jì)30年代就有學(xué)者陸續(xù)開始對公司財務(wù)風(fēng)險的預(yù)警模型進(jìn)行研究。財務(wù)風(fēng)險預(yù)警愈來愈顯示出其重要性。不過，隨著我國船舶企業(yè)的發(fā)展，我國上市船舶企業(yè)的數(shù)量會變多，財務(wù)信息質(zhì)量的會提高，以后分析的建立會更加準(zhǔn)確有效，能更好地起到財務(wù)預(yù)警的作用。不過，在本文總所引用的多變量模型（Z 分?jǐn)?shù)模型）研究是基于的外國的上市公司，對當(dāng)前的研究可能不太合適，如果能夠?qū)⑦x取的模型進(jìn)行改變，成為適合我們船舶行業(yè)的風(fēng)險預(yù)警模型，對風(fēng)險的預(yù)警將會更加的精確。五、結(jié)論與展望船舶制造業(yè)企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警研究甚少，特別是中國，對預(yù)警方面接觸的時間不長，理論理解不透徹，因此我們需要在這方面做的事情還有很多。船舶業(yè)中資產(chǎn)總額占了一大部分，如果資產(chǎn)運(yùn)轉(zhuǎn)不合理，企業(yè)會面臨資金鏈斷裂，擁有大量的不良資產(chǎn)。安排風(fēng)險意識教學(xué)的培訓(xùn)，讓員工在平常工作中樹立財務(wù)風(fēng)險意識。（2）對公司要有廣泛而全面的認(rèn)識。每個行業(yè)都會面臨風(fēng)險，特別是金融危機(jī)后的船舶行業(yè)。結(jié)果分析根據(jù)前面的由因子分析法選擇出來的單變量指標(biāo)再結(jié)合多變量Z模型，發(fā)現(xiàn)中國船舶企業(yè)在經(jīng)營盈利能力方面都面臨很大風(fēng)險，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和凈資產(chǎn)收益率均高于行業(yè)平均水平，總體來說，中國船舶的財務(wù)狀況較不穩(wěn)定，面臨的財務(wù)風(fēng)險較低。在X4中，中國船舶的數(shù)據(jù)從2009年開始逐漸上升，表明在財務(wù)結(jié)構(gòu)中，股東權(quán)益的增加或則負(fù)債的減少。后來公司進(jìn)行調(diào)整，盈利能力比上一年有所提高。從各個變量來看：在X1中，中國船舶從2009年開始數(shù)據(jù)逐漸提高，說明企業(yè)的資產(chǎn)流動性逐步增強(qiáng)。由樣本中國船舶的數(shù)據(jù)，可以得出Z值評分系統(tǒng)中的Xi 如下圖： 表11：中國船舶Z值得分中國船舶2012（9月）201120102009均值X1= X2= X3=X4=X5=Z分?jǐn)?shù)得分通過表11我們可以看出：總的來說，中國船舶的Z值從2009年開始有逐步的小漲幅，2012的數(shù)據(jù)是截至與當(dāng)年的九月，因此數(shù)據(jù)對比2011來說較小較小。其判別函數(shù)為Xi代表的含義如表10所示：Z值評分系統(tǒng)X1反映資產(chǎn)的流動性X2反映累計盈利情況X3反映資產(chǎn)的營運(yùn)效率X4反映財務(wù)結(jié)構(gòu)X5反映資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速度阿爾曼還提出了判斷企業(yè)破產(chǎn)的臨界值：，認(rèn)為企業(yè)財務(wù)正常；，則企業(yè)在可能破產(chǎn)。一組是由全部破產(chǎn)企業(yè)組成的，剩下的為一組。 （三）、多變量模型指標(biāo)計算及分析 Z模型計算Z值模型是由美國學(xué)者愛德華含有的唯一一個因子流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，可以評價企業(yè)流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速度的快慢，當(dāng)該指標(biāo)越高時，說明企業(yè)資產(chǎn)利用率高，進(jìn)而可以讓企業(yè)用較少的流動資產(chǎn)取得更大的利潤，反之，則說明流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)過慢，導(dǎo)致資金無法全部利用起來，降低企業(yè)的盈利能力。中國船舶在這方面表現(xiàn)還是不錯的，在運(yùn)營過程當(dāng)中總資產(chǎn)和存貨流動速度較快，其管理質(zhì)量和利用效率也較高，大大減少了企業(yè)面臨資產(chǎn)運(yùn)轉(zhuǎn)過慢而帶來的風(fēng)險。在F3中包括兩個因子，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X4）,反映了企業(yè)全部資產(chǎn)的利用效率和管理質(zhì)量。這樣中國船舶的股東回報率，因此在該方面，企業(yè)需承擔(dān)與面臨的風(fēng)險較低。從F2方面，我們可以看出，雖然企業(yè)在總資產(chǎn)和主營業(yè)務(wù)利潤率上較差，但是在凈資產(chǎn)收益率上最表現(xiàn)的異常的良好。含有的唯一一個因子就是凈資產(chǎn)收益率?？傊?，當(dāng)企業(yè)遇到不能避免的財務(wù)風(fēng)險時，應(yīng)盡量尋找方法分散風(fēng)險；在日常經(jīng)