刘闽、林成德在2005年基于近年来在智能学习系统领域发展起来的新理论，引入小样本学习的通用学习算法一支持向量机(SVM)，建立了商业银行的信用风险评估模型，并通过与多元判别分析、神经网络模型的比较，证实了该方法用于M险评估的有效性及优越性。

    王克敏等2006年在对常规财务指标分析的基础上，引入了公司治理、投资者保护、股权结构等非财务因素分析上市公司的财务困境。作者选择2000—2003年沪深两市128家公司作为研究对象，同时，我们选取了与ST公司处于同一行业、资产规模相近、上市时间相近的128家公司作为匹配公司，通过实证分析构建了基于财务、非财务及综合指标的预测模型，并比较分析了三种模型的有效性。研究结果表明随着ST的f临近。非财务因素对公司运营状况的影响已在财务指标上显现。刘红霞等(2007)提出了如何以现金流为主线来探讨准确把握现金流财务预警的警兆。作者提出把握现金流财务预臀的警兆需要关注以下几方面内容：一是抓住现金流管理的关键点，将管理重心集中于对目标执行起主要影响的因素：二是设计一套指标体系，以单变量分析辨明现金流达到财务预警功效；三是综合考虑各种影响因素，通过定性分析确定现金流量警兆。

    钱爱民等(2008)以自由现金流量为基础措建财务风险预警指标体系，通过选取A股机械制造业上市公司2002。2006年的财报数据，并运用主成分分析和逻辑回归方法全面分祈、评价公司的财务弹性、偿债能力、营运能力、收益质量。通过对这四个方面进行深入分析，最终的研究结果表明自由现金流量指标体系可以提前两年对公司财务危机做出较为准确的预警，而由不同比例的ST公司和非ST公司组合而成的测试样本预警效果不同。

    潘颖在2009年构建了以现会流量为核心的短期财务预警指标体系，提出了滚动现金预算的短期定量预警方法，从定性、定量、定性与定量相结合三方面阐述公司长期财务预警方法，将财务分析方法沃尔比重评分法应用到财务预警领域，使其成为一种定性与定量相结合的财务预警方法。

    吴星泽在2010年认为目前主流的财务预警研究思路依然停留在财务观，研究方法也依然没有突破使用财务指标进行预警的传统模式。作者通过对财务危机产生的机理及财务行为的社会嵌入性的分析，认为财务指标应该是财务危机产生的征兆而不是原因。他在此基础上。提出了财务风险预警的非财务观，即以非财务指标为主要预测变量的财务风险预警分析研究的思路。

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