健康的财务状况是企业持续经营和发展的基础,财务状况的恶化将对企业带来严重影响,甚至破产。然而,财务危机的发生并非一朝一夕,而是一个渐进的过程,并且往往有一定的先兆,是可以进行预测的。因此,为了使企业尽早明确自身的财务状况、及早采取应对措施以提升抗风险能力,对企业进行财务危机预警就显得十分必要。财务预警就是利用选定的财务比率或其他数据,通过构建模型的方法来预测企业发生财务危机的可能性。一个有效的财务预警模型具有诊断、监督、控制、预防等作用。建立有效的财务预警模型,较为准确地预测企业陷入财务危机的概率,有利于经营者防范财务危机,降低营运风险；有利于投资者、债权人以及其它利益相关者保护自身利益不受损失,也有利于证券监管部门监控证券市场风险,促进市场规范平稳地发展。国外学者对财务危机形成机理及财务危机预警模型进行了大量研究。由于各国经济体制以及资本市场的完善程度不同,各国企业财务危机形成机理也存在差异,国外财务预警模型可能并完全适用于我国的企业。环境约束企业财务危机预警研究与设计的逻辑出发点,因此,在我国环境约束的背景下,研究我国上市公司财务危机预警具有现实意义。目前我国学者对财务预警的研究多运用财务指标,也有学者开始在研究中加入公司治理变量等非财务指标。但不管是财务指标还是非财务指标,几乎都是对企业内部状况的一种反映,而没有考虑到企业所在行业的竞争情况等外部因素。因此,结合引发企业财务危机的内部和外部因素,较为全面的分析企业发生财务危机的原因,建立较为全面的财务危机预警模型,能够提升企业财务预警的准确度和应用价值。本文即将行业竞争这一外部因素和公司治理这一内部因素加入到财务预警模型中来,结合传统财务指标,以构建较为全面的财务危机预警模型。本文共分为七章,简介如下：第一章是导论,即文章的提出问题部分。本章主要介绍本文的研究背景和意义、国内外研究现状、研究思路和本文的创新之处。第二章是相关理论回顾与文献综述部分。本章分别对财务危机形成机理,公司治理相关理论,行业竞争相关理论进行回顾,并对财务危机预警模型研究的相关文献进行归纳总结。通过对以往相关文献的研究发现,财务预警的研究在不断发展和丰富。研究模型从较为简单的单变量模型发展到复杂的神经网络模型；研究的视角也从单纯考虑财务因素发展到考虑多种非财务因素和财务因素相结合来进行研究。然而过去的研究中,引入的非财务因素主要是诸如公司治理等内部因素,较少考虑到公司外部影响因素。很多已有的文献中也提到行业竞争因素对财务预警研究的重要性,但均未将其加入到财务预警的实证研究中去。因此,本文拟结合行业竞争这个外部因素和公司治理这个内部因素分析导致企业发生财务危机的深层原因,将这两类指标结合财务指标来建立财务危机预警模型,希望对财务预警方面研究文献的丰富做出一定的贡献。第三章是理论分析和研究假设部分。本章在前人研究的基础上,分别就行业竞争对财务危机的影响,以及公司治理对财务危机的影响进行理论分析并提出研究假设。由于股权结构、董事会结构、经理人持股比例、监事会规模等公司治理因素以及行业竞争激烈程度等行业竞争因素与企业绩效之间究竟存在何种关系,学术界尚存在争议,因此本文仅仅是从探索性的角度提出一系列假设,以待下文实证检验。第四章是研究设计部分。本章包括研究样本和数据的选取、变量设计和模型的选择。在样本和数据的选取方面,本文选取沪深两市2009至2010年间因财务状况异常首次被ST的A股上市公司作为财务危机公司样本,按照1：1的比例在没有被特别处理的上市公司中随机选取了配对样本,以ST公司被“特别处理”的第t-3年的截面数据来建立模型。在变量的选择方面,本文选择了财务指标、公司治理指标和行业竞争指标这三类指标,其中财务指标包括盈利能力、短期偿债能力、长期偿债能力、资产管理能力、规模与成长能力、现金能力等六类20项指标,公司治理指标包括股权结构安排、董事会治理、经理层激励和监事会治理等四类7项指标,行业竞争指标包括行业竞争激烈程度和企业在行业中的竞争地位两类3项指标。在模型的选择方面,本文选择的是Logistic回归模型,因为从前人的研究来看,Logistic回归模型的预测效果较好,且该模型对样本数据的约束条件较少。第五章是预警指标显著性差异分析部分。本文已初步选取了30个预警指标。然而指标过多,一方面会增加财务预警工作的复杂程度,另一方面,由于指标之间存在较强相关性,可能使预警结果出现偏差。因此,需要对这些指标作进一步筛选,以实现用尽可能少的指标反映尽可能多的信息。本文首先对各样本指标进行正态分布检验；然后对符合正态分布的指标采用参数检验法中的独立样本T检验,对不符合正态分布的指标采用非参数检验法中的独立样本Mann-Whitney U检验,来剔除两组独立样本中差异不显著的指标。第六章是模型的构建部分。本章通过逐步加入变量的方法,运用主成分分析和逻辑回归的研究,构造了三个财务预警模型。由于指标间的相关性较强,信息重叠严重,为了克服指标间多重共线性的影响,同时又能尽可能多地保留原始指标信息,本文在构建每一个模型时,都采用主成分分析法,对所涉及的指标变量提取主要成分,将众多可能存在相关关系的指标变量,转变成较少的、彼此之间不相关的综合指标。模型一为仅包含财务指标的模型,模型二为在模型一的基础上加入公司治理指标的模型,模型三为在模型二的基础上再加入行业竞争指标的模型。通过对这三个模型的预测效果进行比较,选择出最佳的财务预警模型。通过逻辑回归之后发现,在t-3年模型三对正常公司的预测准确率为77.4%,对ST公司的预测准确率为79.6%,综合预测能力为78.5%,综合预测精度较模型一提高3.8%,较模型二提高1.1%。说明相比之下,模型三——加入行业竞争变量和公司治理变量的财务预警模型预测效果最佳。第七章为本文的总结与启示部分。本章对以上研究进行总结,并思考研究的不足与后续研究方向。本文的创新之处主要表现为：(1)研究角度的创新。本文首次将行业竞争因素加入到财务危机预警的实证研究中来。导致企业发生财务危机的原因很多,行业竞争是一个重要的外部因素,公司治理是一个重要的内部因素.财务指标则是企业财务危机的一种征兆或表现。本文将这三者结合起来构建预警模型,使模型反映的信息较为全面,从而提高模型的预测能力。(2)模型构建方法的创新。以往文献对财务危机预警的研究多是一步到位构建单一模型,本文通过逐步加入变量的方法构建了三个财务危机预警的Logistic模型,使模型不断优化和完善,同时有利于模型间的比较,解释每一类指标对财务危机预警的贡献程度。本文的不足之处主要表现为：(1)在行业竞争指标的计算方面,考虑到数据的可获得性,本文以上市公司来代替所属行业的所有企业,所计算出来的指标数据可能会存在一定的偏差,从而对研究结果造成一定的影响。在未来的研究中,应尽可能考虑到非上市公司的情况,或者选择更能全面概括行业特征的指标。(2)在指标的选取上,没有考虑宏观环境的影响。影响企业财务状况的因素很多,包括宏观环境因素、中观层面的行业因素以及微观层面的企业内部因素。本文未考虑宏观环境因素的影响,而是考虑了中观层面的行业因素,并从公司治理的角度加强了微观层面的企业内部因素的影响。在未来的研究中,可以再加入宏观环境因素,结合宏观、中观和微观三个层面来构建更为全面的财务预警模型。(3)在财务危机的界定上,本文只是简单地将研究样本分为危机和正常两种状态,而现实情况下,这两种状态之间并没有一个非常清晰的分界点。在未来的研究中,可以按严重程度,界定多种财务危机状态,并以此为基础建立预警模型,预测企业当前所处的状态。这种更精细化的预警模型适用范围更广。