李同正，孙林岩，冯泰文

（西安交通大学 管理学院，陕西 西安 710004）

公司运营危机预警模型的比较研究
——以中国上市公司为例

李同正1，孙林岩2，冯泰文3

（西安交通大学 管理学院，陕西 西安 710004）

研究当前国内外公司运营危机预警问题的现状，首先要寻找一套适合于我国上市公司的财务状况识别指标体系，然后依据该指标体系采用不同方法建立运营危机预警模型，最后利用样本公司实际指标数据对各个模型的短期及中期预警效果进行比较分析与实证研究。结果表明，分类树模型的三年期预警准确率都在80%以上。

运营危机预警；判别分析；logistic回归；BP神经网络；分类树

公司经营状况的好坏往往是企业经营者、投资者、债权人和审计师关注的焦点。致使公司陷入经营困境的原因是多方面的，既可能是企业经营者决策失误，也可能是管理失控，还可能是外部环境变化等。由于影响企业出现运营危机的因素很多，大多企业管理当局局限于各种主客观因素，对出现危机的潜在信息不能及时发觉。对于预警模型的构建，目前采用较多的方法是判别分析、logistic回归和神经网络。本文将在比较运营危机预警模型构建方法的基础上，对各个模型的短期及中期预警效果进行比较分析与实证研究。

一、分类树与回归树介绍

分类树是一种基于统计理论的非参数识别技术，其特点在于既保持了多元参数、非参数统计的一些优点，又克服了其不足。其表现为：自动进行变量的选取，降低维数；……