2、非财务指标的财务预警模型

　　在预防企业财务风险过程中，还可以通过建立财务预警指标来完成。但是这种财务指标在应用过程中，通常会因为企业的财务报表不够真实，使企业对财务风险无法准确进行预测。因此，企业管理者便应该将企业非财务因素加入到财务报表中，从而确保企业财务预警模型准确可靠。在企业非财务指标的应用方面，主要将公司治理管理分为几个重要的部分：如交叉持股、股权结构、董事会组织、管理变量、会计信息等。在企业不断发展过程中，如果管理不到位，便容易给公司造成严重的损失。如果出现挪用资金进行非正常渠道的交易，便会造成公司管理不合理，降低企业的竞争力，更严重的是还会危及企业的生产力。

　　3、非统计模式预警模型

　　随着企业财务风险研究不断加深，很多国外研究者逐渐突破了企业以往的财务统计模型，构建了科学合理的企业财务非统计模式的模型。在这些研究技术中，最有影响力的就是神经网络模型。这个模型的优点较多，是一套比较人性化的应用系统，主要是模拟生物神经系统来设计。然后再充分利用重复的训练的时机，在平常的经验中达到学习的目标。同时这个模型与以往的线性模型相比较，具有更多的优势，这个神经网络模型除了具备线性的优点还具有较好的纠错能力。其中在神经网络模型的应用研究过程中，有的在商业银行中运用到了BP神经网络分析方法，在应用实践中研究出了非线性的财务预警体系；有的则在大公司中应用了BP人工神经网络工具。在应用了这个系统之后，让这些企业在短时间内有效提高了债务的偿还能力与资产的管理能力。同时这些企业的业绩具有非常明显的变化，其中主要表现在企业提高了6个项目的发展业绩，并且选取了15个财务指标，在一定程度上有效改变了企业的经济利息、应收账款周转率、存货周转率等，然后再将保存下来的10个财务指标作为这个项目研究的原始根据。在这样的情况下，在选取一定数量的公司作为财务预警模型建立的试验基地。这样通过实践证明，采用主成分分析方法建立非统计模式的预警机制，能够较大的提高预警模型的精确度。

　　三、结论

　　在预防企业财务风险的过程中，单变量分析方法与其他分析方法相比，涉及的问题更加全面，促使企业发展的基础更加稳定可靠。除此之外，企业的财务风险分析法主要是应用财务风险变量和标准值来进行比较，然后根据自己的经验来对企业的发展情况做出预测。但是在这个过程中，还必须考虑到企业在复杂环境中的各种因素，同时还需要将企业所面临的各种因素充分考虑进去，推动财务风险的定量分析能够准确的达到。企业财务风险的定量识别方法便主要利用准确的数据进行判断，避免依据人的经验导致各项财务决策判断失误。因此，为了确保企业财务准确可靠，只需要企业管理者搜集相关数据，然后通过分析比较，从而得出正确的判断。

　　【参考文献】

　　[1]周首华.现代企业财务理论前沿专题[J].辽宁：东北财经大学出版社，2010（06）25—26.

　　[2]周爱丽.企业财务风险浅析[J].财会研究，2011（3）35—37.

　　[3]程涛.财务预警模型综述[J].山西财经大学学报，2012（6）56—58.

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