（一）在市场经济条件下，企业自成立之日起就经受着“优胜劣汰，适者生存”的洗礼。在严酷的生存与发展竞争中，效率、创新能力、管理能力等方面处于劣势地位的企业必将被淘汰出局，在竞争中胜出的企业将发展壮大。从社会学的角度来说，企业作为社会有机体的一个细胞，并非是一种永恒的社会存在形式，它也有生命周期。企业破产消亡只不过是社会这个大有机体正常的新陈代谢行为，是一种必然的社会现象。企业破产将使多方利益人如银行、供货商、投资者、企业员工等经受巨大损失，相关利益人都希望在企业发生严重财务危机前能及时采取措施。企业破产作为一种极端的财务危机，有一个渐进与积累的过程。凭借着直觉与经验，人们假定某些财务指标或财务指标组合能反映企业发生财务危机之征兆。理论界与实务界的工作者都在努力寻找这种反映企业财务状况的恶化的预警指标，以求更好地规避财务危机。（二）传统财务分析方法对企业财务危机判定与预测主要根据财务比率值或变化趋势，结合经验来判断。根据所使用财务比率的数量，可以分为单个财务比率分析与多个财务比率综合分析两种。单个财务比率分析的优点是简单易懂，并可以结合非财务信息深入分析，有很强的灵活性与适应性，但单个财务比率不能全面反映企业的财务状况，不同的财务比率仅反映了一个侧面，可能对同一企业有相互矛盾的预测，难以做出正确判断。因而，研究人员以若干财务比率通过线性组合进行综合评分，以此评价企业的绩效与风险水平，但财务比率的选择和计分权重的确定仍需依靠于经验判断。尽管后续研究者对传统的财务分析不断完善，但传统的财务危机判定方法仍没超出经验总结的范式，<WP=3>有很强的主观性和艺术性。随着经济数据的不断积累和现代分析技术与工具的发展，使得基于历史数据开发财务危机判别与预测模型成为可能，在这种背景下，很多研究人员转向计量方法的使用，以寻找更有效率的分析方法。Beaver（1966）开启了现代财务危机预测的先河，他以二分类法从三十个原始财务比率中寻找出对于失败企业最具预测能力的指标为“现金流量/总资产”；Altman (1968)首位利用多变量分析技术对企业财务危机进行判别分析的学者，他以1946-1965年间破产的制造业企业为样本构建Z计分模型；至二十世纪七十年代后，更多的财务危机的判别与预测模型建立起来，并开始广泛应用于实践中。通过计量手段挖掘事物发展的规律，使得对企业财务危机的判定向科学迈进了一大步。近四十年来，研究人员一直在尝试利用财务数据开发有效的识别、度量和控制企业财务危机的技术或方法。至目前为止，国外已开发出若干财务危机评价模型，有的模型在信贷风险评价与管理、企业资信评估等实务中已得到广泛应用。而我国对财务危机判定与预测仍使用传统的经验范式，尽管近年来开始有学者关注这一领域，但对模型的讨论仅限于上市公司。因而，探索我国企业财务危机预测模型，建立财务危机预警指标体系，对我国经济体制改革深化具有较强理论意义与较紧迫的现实意义。（三）本文对目前已有的财务危机分析工具和技术作了综合的考察，建立了一个包括传统技术与现代计量模型的分析框架，构建出适合我国企业特点的财务危机预警模型，旨在为实务工作者选择最能适合其机构特殊要求的分析和量化方法提供有力帮助。本文共6章，各章的主要内容如下： 第1章，导论。首先，讨论企业生存风险；其次，讨论了财务危机的定义、财务危机发生的渐进性、以财务比率预测财务危机思路、财务危机判别与预测手段以及研究预警模型的意义等；最后介绍本文研究内容与架构。第2章，传统财务分析方法对财务危机的判定与完善。本章首先<WP=4>回顾了传统财务分析对财务危机的判定方法，如沃尔评分法、综合评分法及野田式企业危险度测定法等；其次，讨论商业银行、资信评估机构及注册会计师对传统财务危机判定方法的完善，这些行业尽管不直接评价企业面临的财务危机，但它们却从不同侧面判定财务危机发生的可能性；最后，从方法论角度讨论了传统财务分析范式用于判定企业财务危机的不足之处。 第3章，基于会计数据的财务危机预警模型回顾。首先回顾了国外以财务比率建构财务危机模式的相关文献，包括后续研究者对研究变量、研究方法所做的改良，同时，回顾了国内关于财务危机预警模型研究成果；其次，回顾了财务危机预警模型的研究方法，如单变量分析、线性多元判别分析法、logistic回归分析法以及类神经网络方法等；最后，回顾了预警模型的比较研究成果，归纳了用于构建模型的各种统计分析方法的使用条件。 第4章，研究设计与数据检验。第1节，介绍了研究设计。第2节，讨论资料来源与配对样本选取方法。本文选取了1999-2002年8月间破产与停产国有大中型企业共48家作为危机企业样本，并按照产业、资产规模与时间窗三项标准为各危机企业选择了48家正常企业作为配对样本。第3节，讨论了原始财务指标选取方法。本文一方面参考了国内外相关文献对原始财务比率的选择经验，另一方面，结合我国国有企业经营特点，加入了一些适合我国国有企业特征的变量，共选择了 39