Lau（1987）认为企业面临财务风险的重点评价标准为以下几个指标：公司能否按时支付股息、企业资金流是否紧张、能否及时偿还债务、公司是否进入破产清算环节等。Sahlman（2013）认为，企业的监管技术是否成熟、企业是否具备合理的资本结构、员工是否具有高度的风险意识和责任感，是影响企业财务风险的重要因素。
张金昌和王大伟（2020）认为，企业财务困境源于资金短缺，同时融资困难很容易造成信贷违约，进而引发财务危机，若不能及时处理，将会使公司陷入破产和倒闭的境地。金玉洁（2021）认为，财务风险在企业中非常普遍，难以有效地避免。同时，企业在财务风险管理过程中没有设立完善的预警机制，缺少财务风险管理意识等问题需要被关注并加以解决，否则将会影响到企业的持续发展。
综上所述，本文认为财务风险是指在经营过程中，企业由于受到各种不确定因素的影响，导致其预期收益与实际利润出现偏离。若企业不能及时采取相应的措施，可能会使其蒙受损失。因此，企业可以通过财务风险预警模型客观有效地识别风险，从而更具针对性地避免风险隐患。
1932年，美国经济学家菲茨帕特里克首先提出单一的风险预警模型，他以19家公司为样本，运用单项财务指标进行研究，并将指标划分为“破产”和“不破产”两大类。Fitzpatrick的调查显示，产权比率（总负债/股东权益）和ROE（净利润/股东权益）指标在样本公司破产前三年就已经表现出明显差异。同时，公司的财务比率与还在运营中的公司相比，有很大的不同。美国学者Beaver根据Fitzpatrick的调查，通过对1954-1964年间的79家失败企业和相同数量、相同资产规模的成功企业的对比研究，从30个财务指标的分析中得出了较为精确的财务风险预测指标，即：现金流量与负债比率和资产负债率，并正式提出了基于单一变量的预警模型。然而，由于仅依据单个变量预测财务风险不能全面客观地反映企业的真实情况，容易导致误判。因此，更多学者选择使用多个变量分析的方法。
Altman（1968）提出的Z-score模型在国外具有很强的影响力。他选取了1964至1956年间的33家倒闭公司作为样本，并与33家运营状况良好的公司进行对比研究，然后从22项财务指标中选择5项影响最大的指标进行Z值计算，并根据影响程度来确定各指标的权重，最终用Z值的大小来判断公司是否存在财务风险。研究表明：Z-score模型在企业财务危机发生前一年的准确率高达95%。在之后的研究中，Altman（1977）以1969至1975年间58家正常经营的企业以及53家有财务问题的企业作为样本，并采用七种不同的财务风险预警指数对Z -score模型进行了改进，最终提供了一个更加精确的ZETA模型，该模型预测精度达到了96%。综上，多元线性预警模型可以解决单个变量模型所带来的一些局限性，但该模型在企业破产当年的预测精度较高，破产前几年的精度有所降低，这无法真实反映公司实际的财务情况。
由于单变量预警模型和多元线性预警模型都有自身的局限性，20世纪70年代Ohlson通过对线性回归模型的改良，采用最大似然估计法，计算样本的条件概率，从而形成Logistic回归模型，该模型是迄今为止被广泛应用到经济预测等领域的一个模型。Ohlson（1980）选取了105家破产企业和2058家正常经营的企业作为样本，通过实证分析发现，公司资产规模、业绩、资本结构以及目前的融资能力对公司的影响最大。同时，其运用逻辑回归方法对企业财务风险进行了预测，准确率达到96.12%。Altman对Z-score模型、ZETA模型和Logistic回归模型进行了比较，得出Logistic回归模型在财务风险方面具有较高预测精度的结论。随后，Altman选取了25个财务指标作为变量，对超过5000家样本公司进行分析，并运用二元逻辑方法对财务风险进行预测，最终发现Logistic回归模型在危机发生前两年预测较为准确。日本的Nittayagasetwat（1999）以1997年泰国的破产企业为例，发现在宏观经济条件相同的情况下，企业对通货膨胀的敏感程度越高，企业就越可能出现财务危机。
Odom和Sharda（1990）将人工神经网络模型应用于财务风险预警中，通过神经网络的分类方式用以帮助企业相关部门做出风险决策。他们对1975年到1982年间的65家风险性公司和同等规模的非破产公司进行了实证分析，结果表明：神经网络模型比线性模型具有更好的预测精度。随后，Coats和Fant（1993）对神经网络模型做出更近一步的研究，他们对1971到1990年间的94家财务危机公司和188家经济运行良好的公司进行了调查，通过对比学者Altman的Z-score模型可以发现，神经网络模型能够在企业破产前做出更好的预测，这有效克服了Z-score模型的缺点。
吴世农和黄世忠（1987）利用单变量预警模型的均值区间估计方法，从破产企业和未倒闭企业中随机抽取一家企业，对其财务指标进行统计，并对选取的两个样本进行比较。但是，由于只使用单一的变量，其预测精度并不高。陈静（1999）分别对27家ST公司（财务状况异常的公司）与同行业同规模的27家非ST公司的财务数据进行分析，运用均值比较的立面分析法反映ST公司与非ST公司之间财务指标的差异。结果显示，资产负债率、总资产收益率和流动比率越是接近破产宣告日期，误判率就越低。
周首华（1996）对Z-Score模型进行了改进，提出了新的财务预警模型—F计分模型。该学者通过利用4160家公司的财务资料并结合多种比例组合，运用SPSS软件进行了实证研究。结果表明，在F计分模式下，当计算出的公司数值小于0.0274时，将被认定为破产公司，其预测精度达到70%。张玲（2000）将非ST公司和 ST公司按照0，1设置虚拟变量，采用Z记分法对15个指标进行分析，最终得到4种不同的评价指标，并给出了相应的预测结果，该方法可以对ST公司提前4年的财务风险做出预测。张爱民（2001）在Z-score模型的基础上，利用主成分分析法建立了新的财务风险预警模型，即主成分分析模型。他以40个ST公司和非ST公司的11项财务比率作为分析的出发点，进行单一变量T检验。研究发现，ST公司的前1年、2年、3年的识别正确率分别为92.5%，87.5%，77.5%。杨淑娥和徐伟刚（2003）采用主成分分析法，运用Y小数模型对上市公司的财务指标进行了实证研究，并得出Y小于0.5表示公司将面临财务危机的结论。
姜秀华（2002）通过对13项财务指标的分析，运用逻辑回归法对企业财务风险进行了预测。研究发现，将预测样本的相关参数引入到该模型中，若概率 P>0.1，则为财务危机企业。同时，该模型对2000年以后新增加的ST公司识别精度达到95.45%。郑茂（2003）分别检验了多元线性预警模型和逻辑回归模型的预测精度，通过对53家破产企业和59家非破产企业的十项财务指标进行对比分析，发现两种方法都在财务危机发生的三年内具有良好的预测能力，并可以直接用于商业银行和其他金融机构的信贷风险的定量研究。宋力（2004）运用Logistic回归模型对48家业绩首次发生亏损的上市公司进行了实证研究。研究结果显示，通过对财务指标的调节，可以使模型的预测准确率得到一定的改善，从而使其在实际应用中达到更好的效果。杨贵军（2019）将Benford法则引入逻辑回归模型，并通过Lasso法对样本数据进行筛选，结果表明Benford因子能够提供有关企业财务数据质量的有用信息，并与公司是否ST存在一定的相关性，从而有助于提高Logistic回归模型的准确率。
杨保安（2001）首先利用BP算法构建了三层神经网络，采用输入层、隐藏层与输出层组合的三层镶嵌式的神经网络对财务风险进行预测，并利用4个类别的15个财务指标进行了实证分析。结果显示，模型的预测精度达到了95%。杨淑娥和黄礼（2005）基于BP神经网络，选取120家上市公司的财务指标构建模型，并选取同期的60家公司进行检验，研究发现，与主成分分析法相比，该模型的预测精度更高，因此，具有更广泛的应用前景。周梅妍（2012）在2006-2010年A股房地产上市公司中分别以32项财务指标和20项非财务指标为样本，利用因素分析法对各指标进行了降维，并基于BP-Adaboost神经网络对公司的财务风险进行预测。研究发现，BP-Adaboost作为强分类器，该方法的准确度优于BP分类法，且与Logistic回归模型相比，其错误率更低。肖毅（2020）基于TEI@I方法，将卷积神经网络和短时记忆网络相结合，对2014-2017年间被ST的140家上市公司及其配对公司进行实证分析，并建立了财务预警模型。实证结果显示，与单一模式相比，CNN与LSTM的组合模型具有较高的预测精度，故在选择金融预警模型时，更偏向基于CLSTM的组合模型。
本文通过梳理发现，当前，国内外学者已经对企业财务风险预警模型做出了较为全面系统的研究，并在样本选取、建立预警模型等方面积累了大量的经验。在样本选取方面，财务信息披露体系比较完整的公司可以更好地作为样本。对于样本公司而言，学者们在研究时，按照财务状况是否异常进行分类，并从研究单一的财务指标到研究多元的财务指标，从仅研究财务指标拓展到非财务指标，这一研究过程使模型的预测精度不断得到提高。在建立预警模型方面，学者们主要基于单变量和多变量两种方法建模。单变量预警模型虽然易于理解，但不能全面、客观地反映公司整体的财务状况，且预测精度不高；多变量预警模型具有较高的预测精度，能更为全面、客观地反映公司的实际情况，但所涉及的财务指标比较多，计算步骤会更加复杂。为了保证准确率保持在一个较高的水平内，学者们大多会选择基于多个变量来分析企业的财务风险。综上，企业可以根据自身发展的需要，采用不同的财务风险预警模型，并通过对预警模型结果的量化分析，逐步提高其风险管理水平，使财务决策者尽可能在最短的时间内识别出企业可能面临的财务风险，以便及时解决问题，帮助企业持续健康地发展。