1。2研究意义

财务困境的预测在实际的应用中无论是对企业本身还是对投资者、债权人和监管单位来 说都有很好的参考价值。

从企业的角度来说，利用财务困境预测模型，高层管理者提前进行有效的预测，及时了 解财务状况并提前寻找公司运营中的漏洞和不足，进而针对具体事项调整公司的相关战略， 尽最大努力改善企业的经营状况，避免财务危机发生。这种预警模型也可用于减少企业财务 危机和经营失败的成本。

从投资者的角度来说，当公司破产清算时，由于股东的资产请求权处于最后的位置，股 东的投资常常血本无归。即使公司并未破产清算，一旦陷入财务困境后被 ST，该公司的股价 也会随之大幅下跌，使投资者损失惨重。因此财务困境预测模型可以使投资者获取事前信息， 更精准地控制投资的风险，有助于其做出正确的投资决策。

从债权人的角度来说，我国目前在信用风险评估方面尚无统一完整的评价体系，很多债 权人在评估时主要采用定性的方法分析。财务困境预测可以为债权人提供定量的评估方法， 使债权人在企业财务危机发生之前进行预测并改变偿债条款以减少贷款带来的损失，更好地 控制风险。

从监管单位的角度来说，财务困境的预测使事后监管转变为事前监管，从而完善市场的 准入机制以保证市场的健康运行和经济的稳定发展。

2财务困境的概念及预测方法

2。1财务困境的概念

在进行财务困境预测的实证研究之前，财务困境这一概念需要先被进行解释和定义，目 前国内外并没有一种权威的定义，各种说法莫衷一是。Ross（2000）较为全面地从四个层次 定义公司财务危机这一概念，分别是企业失败、法定破产、技术破产和会计破产。

我国众多研究者认为企业陷入财务困境的整个过程是渐进的，从发生轻微的财务困难， 到企业破产清算和全部介于两者之间的情况都包含在内。刘红霞、张心林（2004）把财务困 境的涵义细分为三个层次：第一层次是企业资产虽然大于负债，但资产配置的流动性差，现 金流量低，经济效益差；第二层次是企业的净利润在最近两个会计年度内均为负或股东权益 在最近一个会计年度内低于注册资本；第三层次是企业的负债总额超过资产的公允价值。吴 世农等（2005）把被特别处理尤其是处理原因为财务状况异常的上市企业视为发生财务困境 的企业，这种判定方法便于获取研究样本数据。因此为便于实证研究，我国多数学者将财务 困境定义为上市公司被特别处理（Special Treatment，ST）。论文网

2。2财务困境预测方法

国外对于企业财务困境预测的研究有很多，研究成果也比较成熟，许多统计和数学模型 已经被用来预测财务困境。Gestel（2006）选取荷兰破产企业为研究对象，采用支持向量机对 财务状况进行预测，预测结果的准确率为88。39%，比基于统计的预测模型更加精确。Gepp和 Kumar（2008）发现与判别分析法和Logit回归相比，Cox模型有着相同的分类错误成本但是在 适应更高的I型错误成本方面略差。Gepp（2010）等人则发现在一个稍大的数据集中CART模 型的预测效果优于See5决策树和判别分析法。虽然Chen（2011）的工作并未能发现CART模 型优于See5决策树，但他发现决策树要在短期预测方面普遍优于Logit回归分析。Du Jardin和 Severin（2011）介绍了一种在很长一段时间内都能做出有效预测的Kohonen模型方法。Adrian Gepp和Kuldeep Kumar(2015)重点对半参数Cox生存分析模型和非参数CART决策树进行分析 和比较，证明了决策树和生存分析模型具有较好的预测效果。