1财务风险指标体系的分类
1.1单变量模式法
人们最早从单个财务指标入手研究财务预警模型，即单变量财务预警模型，该模型通过选取单一财务比率作为预测企业是否面临财务风险的标准，而选取哪个财务指标作为标准也是近代单变量财务预警研究人员研究的重点。其中最早以单个财务指标来构建指标体系的学者是Fitzpatrick•P•J，他通过对十几家公司作为研究对象，通过分析单一财务比率将这些样本分为破产组和非破产组，把财务指标预测结果与公司实际经营情况相对比，得出单个财务比率中判断准确率最高的是资本收益率和负债权益率，。尽管Fitzpatrick•P•J研究的结果很不错，但未使用统计的方法，直到1966年才有人急需延续他的研究方法。1966年，威廉•比弗(WilliamBeaver)，在前人基础上以单个财务指标为基本比率，使用债务保障率，资产负债率等5个财务比率，运用统计的方法对1954至1964年间大量的成功企业和失败的企业进行单变量判定预测，并通过对比不同样本的检测结果来验证所选取财务比率判定的准确率，用以找出最具判断能力的财务比率。Beaver从研究结果中分析得出，对于企业出现财务风险最有判断能力的财务比率是债务保障率，其次是资产负债率和资产收益率。
1.2多变量模式法
为了进一步优化财务预警模型，克服单变量财务预警模型的缺点，构建出对企业是否面临破产危机有更精确预测结果的新型财务模式，众多研究者从1960年之后又陆续开发出众多财务预警模型。其中多个财务指标分析是研究的基本思想方法，其中应用最广泛的多变量财务预警模型是Altman的Z记分模式。
Altman的Z记分模式(Z-scoremodel)：美国学者奥特曼(1968)最早运用多个财务指标分析方法来研究财务预警问题，他以1946至1965年间33家破产公司和33家经营状况良好的公司作为样本，把有可能预测企业发生破产危机的财务指标分为五个综合反映企业各方面经营情况的财务比率，通过这五大指标整合出一个多元线性方程，求出Z值，通过判断Z值大小来对企业财务经营状况进行预测，进而得出著名的Altman的Z记分模式：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5反映了企业经营规模和资产的变现能力。
其中：X1营运资本/总资产额反映了企业经营规模和资产的变现能力，营运资本具有周转速度快，变现能力强，反映了企业资产的流动性和资金的周转使用情况，当企业营运资本降低时，表示企业财务状况不稳定。
X2=期末留存收益/期末总资产；留存收益是指企业从历年实现的利润中提取或留存于企业的内部积累，它来源于企业的生产经营活动所实现的净利润，反应了企业的获利能力，一般来说，该指标越小财务失败的风险越大。X3=息税前利润/期末总资产；即EBIT/期末资产总额，该指标反映了企业资金的使用效率和管理利用成果，能够很好的反映企业整体财务状况。
X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债；X4是来反映财务结构，股东权益的市场价值与总债务之比能够说明在公司债务超过资产，无力清偿债务而破产前公司的资产价值能下降多少，从而能够更加客观的感应企业价值的大小。
X5=本期销售收入/总资产；X5为总资产周转率，整体反映了企业资产的周转能力，企业可以通过薄利多销，加速资产周转，提高资金使用效率，从而提高企业资金管理水平。Z记分模型从能够反映企业综合财务经营状况的五大财务比率入手，构建出适用方位更广的财务预警模型，从Z记分模式中可知企业可以通过提高股票市场价值、增加销售收入、增加本期留存收益和EBIT或者降低本期负债等，都可降低企业出现破产危机的几率。
Altman教授通过大量案例研究得出:Z值大小与企业财务状况成反比，当Z值较小时公司出现破产危机的几率越大，同时Altman教授还得出Z记分预警模型正常的临界值即当Z大于2.675时，公司经营状况较好，当Z值小于2.675时公司就会出现破产危机，，当Z值介于1.81与2.675之间时，说明公司经营状况不稳定，存在隐患，需要对企业经营状况进行修正和调整。
2财务风险指标体系应用结果比较分析
2.1单变量模式法应用研究结论
只注重某一单一财务指标，其本身就有缺陷，单变量模型法简单易行，没有前提条件限制，适用于全部企业，但是在企业实际预警应用应用中，很少有企业以单变量模型来预警本企业财务状况，原因在于以下方面：第一，“它只重视对个别指标影响力的分析，容易受管理人员粉饰会计报表、修饰财务指标、掩盖财务风险的主观行为的影响，以致模型判断失效；”第二，单一使用某种财务比率会忽视其他财务比率的预测作用；第三.如果根据不同的财务数据来预测企业财务状况，这几个财务数据所得的预测结论可能相互排斥。第四，虽然财务比率是综合反映企业财务状况的指标，但是只用某一单个财务比率无法反应企业整体财务状况，预警结果可能会与实际情况相差甚远。
2.2多变量模式法应用研究结论
从上述多变量财务指标体系的分析结果可知，Z记分模式在危机全面爆发的前一年的预测结果Z值为1.59小于指标体系的下限1.81。Z记分模式适用于绝大部分企业，并且从案例分析结果可知在企业危机发生前一年中，Z记分模式的预测结果具有极高的准确度，这也对于预测其他出现财务风险的企业也是如此，但是我们也要看到如果作为财务预警研究基础的财务指标造假，则预警结果就会出现偏差，由此可知Z记分模型可以很好的判别企业财务状况，但是无法识别预警所采用的财务信息是否真实，从而导致整体的预警结果出现偏差。但是运用多变量模型进行财务预警也有相当多的缺陷，其中本身存在的缺点有：
(1)工量巨大，企业需要收集大量的财务信息并对数据进行分析，计算量大；
(2)在企业出现财务风险的前一年中，多变量财务预警的准确度较高，但是在危机发生的前三，前四年中，预测结果准确度较低，远不如一元变量预警模型也就是说Z记分变量模型只能得出企业是否出现破产危机，而不能从根本上找出企业出现财务风险的原因和根源，并且Z记分模型中所含的自变量太多，过多的财务指标反而使得研究人员出现本末倒置，过多的注重结果而不去探究出现问题的根源，这也会增加Z记分模式运用的难度。
3改进财务指标体系的建议
3.1改进单变量模式的建议
单变量模式法虽然工作简单，只采用单一指标，但从总体预测准确度来讲其预测精度不高，单变量财务预警模型在企业破产的前两三年中反而预测比较准确，由此可以使用单变量预警模型对企业进行长期监督。所以改进单变量模式可从以下方面入手：
（1）可以根据企业所经营的行业规律及业务的自身特点选择个财务指标进行企业破产危机的预警进而可以从长远的角度对企业财务经营状况做预警，与多变量财务预警的今期预测相结合。
（2）企业还可以选择以现金流量为基础的财务数据作为监测指标，由于我国企业财务数据造假严重，因此在运用单变量预警模型来监测企业财务状况时更多的选择以现金流量为基础的财务指标，以现金流量为基础的财务指标能更加准确的反映企业的财务经营状况。
3.2改进多变量模式的建议
（1）在预警模型中加入某些非财务数据指标，财务预警做到财务数据与非财务数据相辅助，在对企业进行财务预警等数据分析时也根据实际情况结合一些非财务数据指标对企业进行总体分析，例如企业过度依靠银行贷款等，这些都预示着企业可能存在潜在的破产隐患。并且信息是财务指标等所不能显示的，将这些非量化信息业作为企业财务指标体系的一部分。
（2）财务预警模型与企业所处行业特点相融合，根据行业周期及特点对预警模型进行修正和改进，虽然多变量预警模型可检测企业经营财务状况，并且有很高的准确度，但由于不同行业的行业性质，经营规模，经营周期等都有所不同，所以企业在实际建立适合企业自身的财务预警模型中，不能直接生搬硬固定的多变量预警模型，而是结合企业自身实际情况，根据行业特点和企业目标去构建自身的财务指标体系。在模式的基础上加入行业因素和经济环境的影响。
4结论
企业要做到预测财务状况就要坚持单变量财务预警与多变量财务预警相结合，长期与近期预测相结合，一元判定模型长期监测效果较好，企业可根据自身经营目标与特征适当选择某些单变量财务指标作为远期监测标准。当出现财务风险隐患时应及时告知领导层，从而加强近期预测工作，运用多变量财务预警模型来检测企业近期的财务状况，研究分析可知多变量预警模型在企业危机发生前期具有高度的准确率。如果在近期监测中发现有财务风险的隐患就应及时对其进行调整，与企业实际相结合找出企业发生财务风险的原因，进而从源头上解决问题。
作者：崔海珍 单位：河南省焦作市交通路政管理处