關鍵詞：財務預警；財務失真預警；財務失敗預警；雙元財務預警
財務預警主要是利用一定的財務指標，通過設置並觀察一些敏感性預警指標的變化對企業可能發生的財務危機進行猜測和報警。其目的是在危機到來前就預先覺察到，並提前告知治理者、投資者及其他相關利益主體，以便儘早採取措施，消除危機隱患。財務危機從傳統意義上說主要指財務困境或者說是財務失敗。對這兩個方面的情況相結合來進行研究，即基於財務失真和失敗的雙元財務預警。
一、財務失敗和財務失真
財務失敗或財務困境是財務預警理論的主要研究對象，不同學者對此解釋不一，主要都是根據研究對象的性質和研究目的來進行界定。我國學者大多以被sT企業爲財務預警的研究對象。如，張玲(2000)、吳世農(2001)一般以上市公司被特別處理(ST)，特別是由於財務狀況異常而被sT作爲界定財務困境的標誌。由於被sT的公司盡大部分是由於連續兩年虧損或一年鉅虧產生的，因此可以說我國學者是以公司嚴重虧損作爲界定財務失敗的標誌。筆者以爲，應從廣義和狹義兩個層次來理解財務失敗的內涵。從狹義來看，指的是破產和無力償債，從廣義的角度來看，還應包括現金流量不足以償還當前債務等情況。具體到量化研究的角度而言，考慮我國的國情，主要是以上市公司是否被sT作爲財務是否失敗的標誌。
對於什麼是財務失真這個題目，學術界一直沒有一個同一的說法。應站在促進社會全面發展和進步這個態度上來看待這個題目，而不是單純從某一階層利益出發。上市公司信息表露失真應界定爲：上市公司會計信息主要是提供能對相關信息使用者決策有用、能夠促進證券市場優化資源配置的信息。凡對信息使用者決策無用、不利於優化資源配置或有相反作用的信息，如虛假的會計信息、隱瞞的會計信息、空而不實的和不及時的會計信息，均可界定爲財務信息表露失真。
從財務失敗和財務失真的定義可看出，二者均是財務信息使用者對財務報告所反映出的企業的財務題目的評價。所不同的是，財務失敗主要是從財務情況的好壞這個角度來講的，財務失真主要從財務的真實性方面而言的，而實際上，對財務信息的使用者而言，財務失敗和財務失真都說明財務有題目，或者說是有警情，由於兩者任何一個方面出了題目，投資者一般都以爲是題目企業，不願意冒險往投資的。從這個角度上講，應該對基於財務失敗和財務失真的財務警情進行預警理論研究，即雙元財務預警理論的研究。雙元財務預警主要是從上市公司表露的.財務報告所揭示的財務狀況的好壞和財務報告本身是否真實這兩個角度來考察財務預警題目，財務失真預警和財務失敗預警是財務預警的兩元，二者既相互聯繫，又相互區別，共同構成了財務信息使用者對財務報告所揭示的財務題目的考察內容。
二、財務失敗和財務失真預警理論研究述評
傳統的財務預警理論主要是關於財務失敗(困境)理論的研究，從單變量模型到多變量模型再到神經網絡模型，經歷了一個逐步發展的過程，而財務失真理論則是近年來才逐步發展的理論，主要是鑑戒財務失敗理論研究模型的研究成果。
(一)財務失敗預警分析理論
財務失敗預警分析主要有以下幾種理論：一是單變量判定模型。Fitzpatrick(1932)最早發現，出現財務困境的公司其財務比率與正常公司的財務比率相比有明顯不同，從而以爲企業的財務比率能夠反應企業財務狀況，並對企業未來具有猜測作用。研究發現，判別能力最高的是淨利潤／股東權益和股東權益／負債。二是多元線性判定模型。美國學者Altman(1968)最早運用多變量分析方法探討財務預警題目。其基本原理是，通過統計技術篩選出那些在兩組間差別儘可能大而在兩組內部的離散度最小的變量，從而將多個標誌變量在最小信息損失下轉換爲分類變量，獲得能有效進步猜測精度的多元線性判別方程。運用多元線性判別方法判定二元題目時，可以通過降維技術，僅以終極計算的z值來判定其回屬。三是多元邏輯(Logit)模型。Ohlson(1980)是第一個採用Logit方法進行破產猜測的。多元邏輯模型的目標是尋求觀察對象的條件概率，從而據此判定觀察對象的財務狀況和經營風險。Logit模型假設了企業破產的概率P(破產取1，非破產取0)，並假設Ln[p／(1一P)]可以用財務比率線性解釋。假定Ln[p／(1一p)]=a bx，經推導可得出p=exp(a bx)／[1 exp(a bx)]，從而計算出企業破產的概率。Ohlson分析了樣本公司在破產概率區間上的分佈以及兩類判別錯誤和分割點的關係。他發現至少有四類明顯影響公司破產概率的變量：公司規模、資本結構、業績和當前資產的變現能力。四是神經網絡分析模型。Odomand Sharda(1990)開拓了用BP神經網絡猜測財務困境的新方法，其1990年的研究是以Altman所構建的五個財務比率爲研究變量，使用類神經網絡與判別分析做驗證比較，其結果發現練習樣本的正確率高達100％，保存樣本失敗與正常的正確率分別爲81.75％n與78.18％n，顯示類神經網絡具有較佳的猜測能力。