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国外学者对财务危机的研究最早应是1932年Fitzpatrick[1]的研究，他选取了19家公司作为样本，并通过单个财务比率把样本分为破产和非破产两个组，最终发现判别财务危机能力最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债这两个比率。31723
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Altman[2]的Z计分模型从最初22个变量中，选择了5个并不是在传统意义上具有较强预见能力的变量，但是这5个变量具有最高判别能力，可组建最有效判定模型。由于Z计分模型是为制造企业设计的，并且由于公式中的“权益的市场价值”的缘故，该模型仅仅适用于公开交易的公司。为了解决这一问题， Altman随后进行进一步研究，又发展了Z2（Zeta）和Z3两个模型。论文网
Olhson[3]的模型使用了9个自变量，在这9个自变量中企业规模是其中的一个，是用总资产与GNP价格指数的对数值来计算的，使用这个变量的目的是为了消除“时间价值”的影响。Olhson选择了在1970年到1976年间破产并且在破产之前在证券交易所上市至少3年的企业作为样本，并且配对样本是2058家没有破产的企业。Olhson估计了三个模型，第一个模型预测的是一年内破产的企业，第二个模型预测的是第一年未破产而在第二年内破产的企业，第三个模型预测的是一年到二年内破产的企业。Olhson分析了样本公司在破产概率区间上的分布以及两类判别错误和分割点的关系。他发现至少有4类显著影响公司破产概率的变量：公司规模、资本结构、业绩和当前资产的变现能力。
在国内的研究中，吴世农[4]和黄世忠曾介绍过企业的破产分析指标和预测模型。2010年，韩立岩、李蕾针对以往研究忽略中小企业的弊端，在修正logistic回归截距的基础上，应用主成分分析与logistic回归相结合的方法，以更少的指标更好地解决了小样本和解释变量多重共线性等问题。研究结论认为我国中小企业基本符合Luoma等人提出的财务困境渐进规律，并据此提出了针对中小企业特点的财务指标组合体系