喻旻昕

面對(duì)經(jīng)濟(jì)全球化浪潮的沖擊，面對(duì)知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)壓力，企業(yè)所面臨的各種風(fēng)險(xiǎn)不斷增加。為了在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地，使企業(yè)健康有序發(fā)展，防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)成為當(dāng)務(wù)之急，建立一套有效的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)成為企業(yè)發(fā)展的內(nèi)在需要。

一、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的含義

企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警也稱財(cái)務(wù)失敗（危機(jī)）預(yù)警，它和我們財(cái)務(wù)管理工作中的企業(yè)財(cái)務(wù)分析和財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)既相同也不同，相同的是它們都是利用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，不同的是企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警偏重的是事前的預(yù)防，企業(yè)財(cái)務(wù)分析和評(píng)價(jià)偏重的是事后的評(píng)判。因此，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警可以定義為利用企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、經(jīng)營(yíng)計(jì)劃及其他相關(guān)資料，運(yùn)用財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理論和模型，根據(jù)設(shè)定的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)，對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)和財(cái)務(wù)活動(dòng)進(jìn)行信息收集、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析和預(yù)測(cè)，以此了解和反映企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況，在財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生之前向企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理者及利益相關(guān)方發(fā)出警訊，建議企業(yè)管理當(dāng)局正確應(yīng)對(duì)及采取有效措施，不同程度上的減輕或控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，從而發(fā)揮未雨綢繆的作用。

二、企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型按照其建立是否主要依靠統(tǒng)計(jì)類方法，大致可以劃分為統(tǒng)計(jì)類預(yù)警模型、非統(tǒng)計(jì)類預(yù)警模型和混合模式預(yù)警模型三大類。統(tǒng)計(jì)類預(yù)警模型通常包括單變量判定模型、多元線性判定模型及概率模型等，非統(tǒng)計(jì)類預(yù)警模型現(xiàn)階段則主要是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析的各類模型，混合模式預(yù)警模型則是前面兩種模型的有機(jī)結(jié)合。這里重點(diǎn)介紹統(tǒng)計(jì)類預(yù)警模型中的單變量判定模型。

單變量判定模型是指運(yùn)用單一變量，也即用個(gè)別財(cái)務(wù)比率指標(biāo)來預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)大小的方法。國(guó)外很早就開始對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究。Fitzpatrick在進(jìn)行企業(yè)財(cái)務(wù)研究時(shí)，發(fā)現(xiàn)正常公司與財(cái)務(wù)失敗的公司在財(cái)務(wù)比率上有明顯的差異。他于1932年采用統(tǒng)計(jì)方法，將單個(gè)財(cái)務(wù)比率應(yīng)用于研究樣本中進(jìn)行預(yù)測(cè)，正式將單變量分析方法引入財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究領(lǐng)域。1966年，美國(guó)學(xué)者Beaver繼續(xù)了單變量分析方法在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警領(lǐng)域的研究，他首次建立了一元判別模型，該模型簡(jiǎn)單、易用，開創(chuàng)了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的先河。但也存單個(gè)財(cái)務(wù)比率所反映的內(nèi)容有限，無法全面地揭示企業(yè)的真實(shí)財(cái)務(wù)狀況的缺陷。

三、企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析

十八屆三中全會(huì)以來，國(guó)有資本投資運(yùn)營(yíng)公司的試點(diǎn)工作全面推開。江西省省屬國(guó)有企業(yè)資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)（控股）有限公司（以下簡(jiǎn)稱江西國(guó)控）是江西省全面深化國(guó)資國(guó)企改革，推進(jìn)國(guó)有資本投資運(yùn)營(yíng)公司試點(diǎn)的產(chǎn)物，具有國(guó)有資本投資運(yùn)營(yíng)公司的鮮明特點(diǎn)。但不容忽視的是在企業(yè)在改組組建國(guó)有資本投資運(yùn)營(yíng)公司和發(fā)展壯大的過程中，逐步形成和集聚一系列的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)過對(duì)江西國(guó)控2014-2016年財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行分析（財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)建立之前三年，數(shù)據(jù)可從公開渠道獲?。?，具體風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：

（一）資產(chǎn)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)。雖然公司資產(chǎn)規(guī)模不斷上升，但資產(chǎn)結(jié)構(gòu)卻未得到有效改善，存在的主要問題：一是資產(chǎn)負(fù)債率過高，償債風(fēng)險(xiǎn)較大;二是短期債務(wù)比率較高，短期償債壓力較大;三是流動(dòng)資產(chǎn)持有較多，資產(chǎn)收益率較低。

（二）盈利能力風(fēng)險(xiǎn)。公司營(yíng)業(yè)收入呈現(xiàn)穩(wěn)中有升的趨勢(shì)，但盈利能力未隨之提升，且2016年盈利能力還出現(xiàn)下降。主要問題是：一是產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力不足，總體毛利低。二是資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)水平不高，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率低。

（三）現(xiàn)金流量風(fēng)險(xiǎn)。公司經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流狀況不容樂觀，呈逐年下降趨勢(shì)。主要原因是兩家主要子公司處于充分競(jìng)爭(zhēng)的行業(yè)，且產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力不強(qiáng)，為了實(shí)現(xiàn)銷售目標(biāo)，采取賒銷和預(yù)付工程款的方式，形成了較大的應(yīng)收賬款和占用大量資金，導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流相對(duì)不足。

四、預(yù)警模型的選擇

在進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的選擇上，江西國(guó)控非常慎重，堅(jiān)持適合實(shí)用的原則，從企業(yè)實(shí)際需求和功能定位出發(fā)，經(jīng)綜合對(duì)比，選擇了單變量預(yù)警模型。

（一）樣本數(shù)據(jù)容易獲取

江西國(guó)控是國(guó)有資本投資經(jīng)營(yíng)公司，為其量身定做的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)必須考慮其作為國(guó)有資本投資經(jīng)營(yíng)公司的根本屬性。因此，在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)內(nèi)部用于對(duì)預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比的樣本就需要是同類型的企業(yè)做對(duì)比分析。而國(guó)有資本投資經(jīng)營(yíng)公司是改革的新生事物，即使在全國(guó)范圍內(nèi)篩選總數(shù)仍然較少，樣本數(shù)據(jù)不多，客觀上需要采用對(duì)樣本要求不高的預(yù)警模型。單變量預(yù)警模型對(duì)于樣本的數(shù)量要求較低，特別是幾乎不存在對(duì)破產(chǎn)企業(yè)樣本的依賴度。因此，從數(shù)據(jù)角度分析，比較符合江西國(guó)控的需求。

（二）預(yù)測(cè)精度滿足要求

為了提高財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的預(yù)測(cè)精度，各類預(yù)警模型除需要采集正常經(jīng)營(yíng)企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)外，作為反面案例還需采集財(cái)務(wù)失敗及破產(chǎn)企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。而目前國(guó)有資本投資經(jīng)營(yíng)公司還在進(jìn)行改革試點(diǎn)，由于其特殊的企業(yè)屬性，基本上不存在破產(chǎn)的情況。財(cái)務(wù)失敗及破產(chǎn)企業(yè)的樣本數(shù)據(jù)難以獲得，客觀上必須選取不需破產(chǎn)企業(yè)數(shù)據(jù)仍舊能正常運(yùn)行的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。

（三）計(jì)算過程簡(jiǎn)潔方便

目前從事財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析工作的人員主要有大型企業(yè)的財(cái)務(wù)人員、金融投資機(jī)構(gòu)的投資分析員、學(xué)術(shù)界的研究人員等三方面構(gòu)成。根據(jù)企業(yè)的需要，企業(yè)財(cái)務(wù)人員要求財(cái)務(wù)預(yù)警計(jì)算過程簡(jiǎn)潔方便，直觀可控，數(shù)據(jù)便于維護(hù)，模型可反復(fù)使用。因此，企業(yè)多采用趨勢(shì)分析和單變量分析方法。而金融投資分析人員為了迅速找出風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)，多采用成熟的多變量尤其是線性多元回歸分析方法。而學(xué)術(shù)界出于學(xué)術(shù)研究的目的，則相對(duì)采用比較前沿的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。

（四）易于發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)源頭

企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)運(yùn)作目的和方式與金融投資公司的投資分析工作存在本質(zhì)區(qū)別，江西國(guó)控開展財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，不僅要揭示財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，更在于發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)后，能夠迅速找到風(fēng)險(xiǎn)源，形成應(yīng)對(duì)措施，防控財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，避免和減少損失。準(zhǔn)確定位財(cái)務(wù)指標(biāo)，進(jìn)而定位業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的單元是更為重要的后續(xù)工作。很顯然，多變量模型、線性多元回歸分析等方法在揭示風(fēng)險(xiǎn)的精度上雖然較高，但是由于其糅合了多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，并不能精確判斷究竟是哪個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)出現(xiàn)異變。而單變量模型盡管精度上落后于多變量模型，但卻能迅速定位風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，找出風(fēng)險(xiǎn)源，這正是企業(yè)所需要的。

五、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的基本構(gòu)成及特點(diǎn)

（一）對(duì)標(biāo)樣本庫

江西國(guó)控構(gòu)建的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)最大的創(chuàng)新和特色就是建立了與國(guó)有資本投資運(yùn)營(yíng)公司匹配的對(duì)標(biāo)樣本庫，通過指標(biāo)數(shù)據(jù)與樣本庫數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析進(jìn)行綜合判斷。每個(gè)企業(yè)都有自身的特點(diǎn)，根據(jù)其特點(diǎn)可以將企業(yè)劃分到不同的類型和行業(yè)。各種類型企業(yè)或分屬不同行業(yè)的企業(yè)，都具有與其企業(yè)類型和行業(yè)特征相似的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，要想提高預(yù)警模型的準(zhǔn)確性，不能僅依靠一般企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的分布數(shù)據(jù)，必須分類型、分行業(yè)選擇數(shù)據(jù)，建立與相適應(yīng)的對(duì)標(biāo)樣本庫。以對(duì)標(biāo)樣本庫為基礎(chǔ)，分析面臨的風(fēng)險(xiǎn)因素，針對(duì)該類企業(yè)或行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)特征構(gòu)建恰當(dāng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)和預(yù)警區(qū)間。因此，收集相關(guān)同類企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)并建立對(duì)標(biāo)樣本庫對(duì)構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型至關(guān)重要，直接影響到到預(yù)警指標(biāo)的科學(xué)選取和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警區(qū)間的合理確定。鑒于江西國(guó)控為國(guó)有資產(chǎn)投資運(yùn)營(yíng)公司，樣本選擇也應(yīng)是同類型的國(guó)有資產(chǎn)投資運(yùn)營(yíng)公司。但在選取樣本過程中，由于國(guó)有資產(chǎn)投資運(yùn)營(yíng)公司是改革發(fā)展的新生事物，完全符合樣本要求的企業(yè)戶數(shù)很少，且對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)來說，采用單變量模型雖然能夠降低樣本數(shù)量要求，但還必須保證最低的樣本數(shù)量，且從財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警角度考慮，過窄的樣本寬度也會(huì)降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的敏感性。因此，在不影響樣本有效性的基礎(chǔ)上，適度放寬了對(duì)樣本企業(yè)的要求。一是以國(guó)有資產(chǎn)投資運(yùn)營(yíng)公司為主，適當(dāng)加入優(yōu)秀民營(yíng)資本投資運(yùn)營(yíng)公司。二是兼顧發(fā)達(dá)地區(qū)和中西部地區(qū)的平臺(tái)樣本數(shù)量。三是以省級(jí)國(guó)有資產(chǎn)投資運(yùn)營(yíng)公司為主，適當(dāng)加入中央或地級(jí)優(yōu)質(zhì)國(guó)有資產(chǎn)投資運(yùn)營(yíng)公司。綜合考慮各種因素，并經(jīng)大量市場(chǎng)調(diào)研工作后，樣本選擇了中國(guó)國(guó)新控股公司、國(guó)家開發(fā)投資公司、安徽省國(guó)有資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)有限公司、北京市國(guó)有資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)有限責(zé)任公司等有代表性的46個(gè)樣本。

（二）財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)中建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的目的是為了通過對(duì)企業(yè)現(xiàn)有財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及其他相關(guān)經(jīng)營(yíng)資料的分析，利用財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)活動(dòng)中的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，分析企業(yè)財(cái)務(wù)活動(dòng)中隱藏的問題，可能發(fā)生的財(cái)務(wù)危機(jī)的環(huán)節(jié)和潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，并對(duì)目前的狀態(tài)和可能引發(fā)的結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，將企業(yè)目前所面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)情況以清晰醒目的方式警示企業(yè)經(jīng)營(yíng)者，以便提早做好防范和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

通過對(duì)江西國(guó)控財(cái)務(wù)現(xiàn)狀分析，經(jīng)過反復(fù)篩選，設(shè)置了三大類財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)，即償債類指標(biāo)、現(xiàn)金流類指標(biāo)、盈利類指標(biāo)：一是衡量公司償債能力方面的指標(biāo)，主要是衡量公司是否有償債風(fēng)險(xiǎn)，指標(biāo)有資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、利潤(rùn)利息比率;二是衡量公司經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流獲取能力的指標(biāo)，經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流凈流入越高說明公司創(chuàng)造現(xiàn)金能力越強(qiáng)，指標(biāo)有經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金利息保障比率、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比率、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金利潤(rùn)比率等。三是衡量公司盈利能力指標(biāo)，即反映公司獲利能力高低，指標(biāo)有總資產(chǎn)報(bào)酬率、凈資產(chǎn)收益率（ROE）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率;這些指標(biāo)均經(jīng)過了初選和精選兩道程序，經(jīng)初選后的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)較多，并且同類指標(biāo)之間相關(guān)性較大，信息冗余多。因此，我們對(duì)指標(biāo)進(jìn)行了進(jìn)一步的精選，通過對(duì)樣本指標(biāo)的關(guān)聯(lián)性分析，即結(jié)合指標(biāo)相關(guān)性分布、顯著性檢驗(yàn)和變異系數(shù)分析，去除了高度相關(guān)的指標(biāo)，最終形成了上述三大類九個(gè)指標(biāo)。

（三）財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警區(qū)間

對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和預(yù)警指標(biāo)的變化進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)不僅是針對(duì)企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，更需要一個(gè)客觀依據(jù)進(jìn)行對(duì)比。因此，前面已經(jīng)建立的樣本庫將發(fā)揮重要作用，需要采用定性和定量的分析方法對(duì)樣本庫數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定預(yù)警臨界值和合理的預(yù)警區(qū)間，作為財(cái)務(wù)預(yù)警的重要依據(jù)。設(shè)置預(yù)警區(qū)間需要根據(jù)對(duì)標(biāo)樣本庫各企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)值，采用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法對(duì)各個(gè)樣本企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)值數(shù)值進(jìn)行分析，形成正態(tài)分布的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，確定置信區(qū)間，然后根據(jù)正態(tài)分布得出指標(biāo)所在區(qū)間，并取置信區(qū)間的單側(cè)范圍作為判定正?；虍惓５膮⒖紭?biāo)準(zhǔn)。通常設(shè)預(yù)警區(qū)間分為三段：紅燈段，財(cái)務(wù)狀況危險(xiǎn)需要報(bào)警;黃燈段，財(cái)務(wù)狀況一般，需要警惕;綠燈段，財(cái)務(wù)狀況良好。

（四）財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警結(jié)果

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)要正常發(fā)揮作用，除前面必要的組成部分和運(yùn)轉(zhuǎn)程序外，最重要的是將財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警結(jié)果及時(shí)、準(zhǔn)確、完整地反映給企業(yè)決策者，讓企業(yè)決策者能夠快速、清晰的了解到企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)狀、已經(jīng)或可能產(chǎn)生的損失，風(fēng)險(xiǎn)來源、應(yīng)對(duì)建議等等，以便盡快拿出切實(shí)可行的風(fēng)險(xiǎn)防范的措施，防范、控制和減少企業(yè)損失。

經(jīng)江西國(guó)控2016年財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行驗(yàn)證分析，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)能夠根據(jù)公司各個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)自動(dòng)發(fā)出相應(yīng)的預(yù)警，且預(yù)警結(jié)果與公司實(shí)際情況基本相符，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)合理。

六、存在的不足

江西國(guó)控建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)是一個(gè)有益的嘗試，就企業(yè)自身而言，江西國(guó)控近年來發(fā)展速度很快，造成內(nèi)部財(cái)務(wù)指標(biāo)變動(dòng)過大，可能對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性產(chǎn)生一些不利影響，且單變量預(yù)警模型本身也存在準(zhǔn)確率不高，預(yù)警指標(biāo)報(bào)警結(jié)果不一致等固有缺陷。除此之外，主要以下兩個(gè)方面的不足：

（一）對(duì)樣本依賴性較大。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)期指標(biāo)數(shù)據(jù)所處預(yù)警區(qū)間的判定，基本依賴于外部樣本數(shù)據(jù)，若外部樣本數(shù)據(jù)獲取存在難度或樣本數(shù)量不足，該財(cái)務(wù)預(yù)期指標(biāo)的使用將受到極大限制，這導(dǎo)致財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)只能局限在一些較為宏觀的指標(biāo)上。且部分樣本公司成立時(shí)間短，財(cái)務(wù)指標(biāo)一致性不高，則給出的預(yù)警區(qū)間也可能存在偏差。

（二）后期維護(hù)成本較高。隨著企業(yè)的發(fā)展，樣本公司財(cái)務(wù)狀況等指標(biāo)也會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)的變化而變化，導(dǎo)致預(yù)警模型設(shè)計(jì)的預(yù)警區(qū)間可能隨著時(shí)間的推移而逐步失效，設(shè)計(jì)的模型也需要隨著實(shí)際情況的變化而不斷補(bǔ)充完善，這些都極大地增加了后期的維護(hù)和更新成本。