李鸿禧, 宋 宇

(1.中央国债登记结算有限责任公司 博士后科研工作站,北京 100033; 2.中国人民银行 金融研究所博士后流动站,北京 100800; 3.中国东方资产管理股份有限公司 博士后科研工作站,北京 100034; 4.清华大学 经济管理学院博士后流动站,北京 100084)

0 引言

财务预警是通过挖掘企业数据和财务风险之间的关联关系，预测企业发生财务危机的概率。对企业财务风险进行监控预警，一方面能够提前给出风险信号，便于企业管理者及早改善经营，避免破产违约事件的发生。另一方面，能够为银行、基金等机构进行投资提供决策参考，避免信用风险给投资者带来的巨额损失。

财务预警模型的现有研究大致可分为三类：

一是基于统计计量方法，代表性的有判别分析、聚类、逻辑回归等方法。鲍新中利用粒子群的K均值聚类算法将企业的财务风险分成了四类，得到每个企业的综合财务得分[1]。顾海峰基于偏好信息熵和物元可拓理论，对信用突变下商业银行信用风险进行预警[2]。谢赤等利用CfaR模型识别期望现金流，并以此作为预警变量构建二元Logistic财务困境预警模型[3]。孙晓琳基于状态空间模型构建财务危机的动态预警模型，计算出模型的时变参数[4]。方匡南等利用网络机构Logistic模型，通过惩罚方法同时实现变量选择和参数估计，从而构建企业信用风险预警模型[5]。Fabio Comelli对比了逻辑回归和probit模型的精度，构建新兴市场上的财务危机预警模型[6]。Babecky J等利用面板矢量自回归模型，研究了银行、债务危机以及货币危机之间的关系，建立了危机预警模型[7]。……