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3.1 单变量模型
财务预警模型是指借助企业财务指标和非财务指标体系，来识别企业财务状况的判别模型。人们最早采用的预警模型是单变量模型。单变量模型也叫一元判定模型，是将某一项财务指标作为判别标准来判断企业是处于破产状态还是非破产状态的一种预测模型。财务危机预警研究是从单变量模型研究开始的。
最早建立单变量模型进行财务困境研究的是1932年的Fitzpatrick•P•J。他以19家公司作为样本，运用单个财务比率将样本企业划分为破产组和非破产组，结果发现判别能力最高的是资本收益率(净利润/股东权益)与债权股权比率(负债/股东权益)这两个指标。尽管Fitzpatrick•P•J研究的结果很不错，但一直到30多年后的1966年才有人沿着他的这条思路继续研究财务预警问题。
1966年，威廉•比弗(William Beaver)沿用同样的思路，在财务预警研究领域取得了突破性的进展，第一次系统地运用统计方法和财务比率进行企业财务危机研究。他的《财务比率与失败预警》一文已成为研究企业失败与财务危机预警模型领域的经典之作，对深化这一领域的研究起到了奠基性作用。在这篇论文中，他以企业失败预测为主题，以单一的财务比率指标为基本变量，运用配对样本法，随机挑选了1954～1964年间79家营运失败企业，并针对79家失败企业逐一挑选与其产业相同且资产规模相近的79正常企业，再将样本企业分为学习样本与测试样本两组。先以学习样本企业失败破产前5年的30项财务比率进行二分类检验，用以找出最具区别能力的财务比率及其分界点，并利用测试样本预测及验证选定的财务比率及其分界点的判别能力。
Beaver的研究表明，对于企业失败最具有预测能力的指标是“现金流量/总负债”比率，其次为“总负债/总资产”比率和“净利润/总资产”比率。在失败前5年可达71％的预测能力，失败前1年其准确率可高达87％。
3.2 多变量模型
为了改进传统研究中的缺陷，获得对企业财务危机更好的预测模型，研究人员从20世纪60年代起发展了多种新的模型和方法，预测精度和效率都得到了极大的提高。其中多变量分析(MDA0)是基础思想方法。最为经典的多变量财务预警模型Altman(奥特曼)模型，此后又有其他一些研究人员发展了这一方法。
3.2.1 Altman的Z计分模型(Z-score model)
Altman运用MDA分析技术，在样本选取上按照美国国家破产法第十章提出的破产申请作为财务失败的定义，随机抽取了1946-1965年间33家制造企业的破产公司作为样本，并且按其行业类型及规模大小分层抽取了33家正常公司作为配对样本，把22个有可能预示公司发生问题的财务比率变量分为流动性、获利能力、财务杠杆、偿债能力和周转能力五大指标。然后利用MDA技术在每一类比率中选取一个最具区别和预测能力的指标放人模型中。
选取上述5个变量通过以下步骤进行：(1)观察各种可供选择函数的统计意义，包括决定每个独力变量的相对贡献；(2)评估相关变量之间的相互关系；(3)观察各变量预测的准确度；(4)专家进行分析判断。最终Altman选出了5个变量组成了Z计分模型：
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5
其中：X1=(期末流动资产—期末流动负债)/期末总资产；X2=期末留存收益/期末总资产；X3=息税前利润/期末总资产；X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债；X5=本期销售收/总资产。
X1为营运资本/资产总额，反映了企业资产的折现能力和规模特征。营运资本是企业的劳动对象，具有周转速度快，变现能力强，项目繁多，性质复杂，获利能力高，投资风险小等特点。一个企业营运资本的持续减少，往往预示着企业资金周转不灵或出现短期偿债危机。