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0340;偿债能力、获利能力、营运能力和成长能力.本文根据国内外财务预警发展的过程中财务指标选取,选择了15个财务指标作为财务预警指标,如表（1）.

（二）因子分析（1）KMO和球形Bartlett检验.Bartlett球型检验的结果,球形检验显著性水平Sig.等于0.000<0.05.因此拒绝各变量独立的原假设H0,即认为变量间显著相关.但KMO统计量的取值为0.376,和0.7差距较大.说明相关性不是很强,但还是值得尝试因子分析.（2）因子的确定.本文对15个财务指标进行因子分析,并采用因子方差最大法进行旋转.最终选取了累积贡献率为88.859%的6个主成分因子,用以代替原财务指标.因子F1负载较大的原财务指标是总资产净利率和销售净利率,体现了企业的盈利能力；因子F2负载较大的原财务指标是流动比率和速动比率,体现了企业的偿债能力；因子F3负载较大的原指标是资产负债率和应收账款周转率,体现了企业的偿债能力和营运状况；因子F4负载较大的是净利润增长率,体现了企业的成长能力；因子F5负载较大的存货周转率和总资产周转率,体现了企业的营运能力；因子F6负载较大的是原财务指标的现金流量比,体现了企业的现金流量.

四、基于EVA的财务危机预警模型构建与应用

（一）EVA财务危机预警模型构建用EVA来建立财务危机预警,与传统的以会计利润为指标的财务危机预警进行比较,通过实证验证EVA能够对企业的财务危机有更高的预测率.EVA能够判别出一个企业在过去的一个期间所创造的价值,是总结企业真正利润的一个指标.EVA准确的说明了企业的盈利能力,不仅使企业提早作出财务危机的对策,而且是公司对外进行财务披露的根据,为投资者提供准确的财务指标,从而为投资者进行投资提供依据.为了验证EVA指标对是否比原有的会计利润为基础的有较高的财务危机判别率,本文将对同一组样本,建立相应的两个模型,并最终进行对比分析.我们对原始数据的15个财务指标进行EVA的改进后,进行因子分析,得到新的6个因子,相应的记为.接着以这6个因子为自变量,建立新的Logistic判别分析模型F1,F2,F3,F4,F5,F6.计算结果如表（6）.

通过对总体模型的判别见表（8）,其总体的判别准确率达到93.3%,将ST公司判别为正常公司的比率是93.3%,将正常公司判别为ST公司的比率是93.3%,因为通过对以上两种财务指标的选取比较得知,以EVA为基础的财务指标在财务危机预警模型中判别比率较高.

（二）EVA财务预警模型应用基于以上模型,将根据海尔集团2009年的财务指标,实证分析该集团在2012年的财务状况.根据上述论文的研究,选择海尔集团2009年的财务指标,分别带入基于会计利润和基于EVA的财务危机预警模型,得到海尔集团6个因子得分情况如表（9）.表（9）中的得分1带入模型M1,得到海尔公司的P值为0.3114*10-4<0.5,因而根据模型1可以预测出该公司2012年处于良性的经营状态.表（9）中的得分2带入带入模型M2,得到海尔公司的P值为0.1136*10-5<0.5,因而根据模型2可以预测出海尔公司2012年处于正常经营的状态,企业的财务风险较低.综上,我们可以通过P值指标得出,海尔公司基于EVA的财务危机预警模型的P值小于基于传统会计利润的P值,由于我们已经验证了基于EVA的财务危机预警模型能够更有效的进行财务预警,所以可以得知,海尔公司有良好的财务状况,这一理论预测结果与海尔公司的实际财务状况是相符的.

该文出处 http://www.sxsky.net/guanli/00108896.html

五、结语

本文在总结国内外企业财务预警以及EVA的研究成果的基础上,阐述了财务危机预警及EVA的相关理论,并通过实证分析对比了基于EVA指标的财务模型和基于传统会计利润指标的财务模型.随机抽取了我国沪、深两市30家上市公司2009年的财务数据,选择15个财务指标作为变量指标,通过筛选取得主因子,消除多重共线性,得到6个综合指标,然后以这6个综合指标为自变量建立Logistic二元回归模型,最后得到基于EVA指标的财务预警模型M2和基于传统会计利润指标的财务预警模型M1.验证了模型M2相对于模型M1能够更有效的对财务危机进行预警,最终将模型应用于海尔公司的财务状况分析,证实理论与实际相符.

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（编辑梁恒）