簡介
全書分四篇，分別財務困境預測經典模型方法、實證研究套用、外國優秀文獻編以及財務困境預測在中國的實際套用情況等四個方面做了詳細的介紹。
第一篇“現代企業財務困境預測模型綜述”詳細、全面地介紹了企業財務困境預測的經典模型與常用數理方法。從傳統的多元判別分析法到新興的神經元網路模型和專家分析了各個方法的特點和局限。
第二篇“現代企業財務困境預測實證方法套用”介紹了模型與數理方法在實證研究中的具體運用。通過介紹研究樣本的設計、變數的選取、判別方法的比較等一個完整的實證研究過程中會遇到的問題和解決方法，詳細分析了如何將多元判別分析和BP算法結合起來套用於企業財務困境預測。
第三篇“現代企業財務困境預測經典研究文獻概論”編譯介紹了在企業財務困境預測中具有里程碑作用的代表性研究論文及其反套用的方法模型。
第四篇“財務困境預測在中國斬套用與發展”回顧了企業財務困境研究在中國的發展狀況，並詳細報告了本書作者對企業財務的困境進行的一項實證研究的過程及結論。結合這些介紹，讀者將對中國企業財務困境預測研究的現狀與發展有一個更為全面的認識。
目錄
前言
引言
一、企業財務困境的定義
二、現代企業財務困境預測的理論基礎
第一篇 現代企業財務困境預測模型綜述
第一章 傳統模型分析方法
一、單變數分析
二、多元判別分析
三、LOGIT回歸模型
第二章非參數模型分析方法
一、遞歸分割算法
二、神經網路模型
三、非參數多標準決策支持判別方法
第三章 其他相關的模型分析方法
一、線性機率模型
二、PROBIT模型
三、生存分析
四、專家系統
五、線性目標規劃
六、CUSUM模型
七、事件歷史分析法
第四章 現代企業財務困境預測模型比較
一、參數統計方法之間的比較
二、非參數統計方法與參數統計方法的比較
第二篇 現代企業財務困境預測實證方法套用
第五章 MDA與BP方法在財務困境預測中的套用
一、研究樣本的設計
二、實證研究中指標的選取
三、判別方法的選擇與實證研究結果
第三篇 現代企業財務困境預測經典研究文獻概論
第六章 財務比率、判別式分析及公司破產的預測——Z模型的套用
一、傳統比率分析
二、多元判別分析
三、模型介紹及樣本選擇
四、實證結果
五、Z模型的套用
六、結論
第七章 識別公司破產風險的新模型——ZETA模型的套用
一、引言和本章的目的
二、建立新模型的原因
三、主要發現
四、樣本和數據特性及統計方法
五、實證結果
六、實證結論
七、附錄
第八章 財務比率和破產的機率預測——LOGIT模型的套用
一、引言
二、對方法和數據收集的一些評論
三、收集財務報表的數據
四、破產的機率模型
五、比率和基本的結果
六、預測能力的評估
七、結論
第九章 財務分類的遞歸分割法：以財務困境為例——RPA模型的套用
一、引言
二、遞歸分割算法
三、遞歸分割算法與判別分析的對比
四、樣本特性和變數選擇
五、建模和分類結果
六、RPA和DA評分系統的對比
七、總結
八、附錄
第十章 利用神經網路工具識別財務困境——神經網路模型的套用
一、神經網路方法論概述
二、研究設計
三、預測結果
四、總結性評論
五、附錄
第十一章財務比率分析用於小公司失敗預測的實證研究——變數選擇
一、近期的比率研究
二、研究設計
三、研究結論
四、總結
第四篇 財務困境預測在中國的套用與發展
第十二章 中國企業財務困境預測研究回顧
一、研究對象的界定
二、研究樣本的設計
三、初始自變數的選擇
四、統計方法的運用
五、模型實證結果回顧
六、研究的局限性和展望
第十三章 中國企業財務困境預測研究與實證結果
一、研究模型與方法概述
二、上市企業財務困境預測研究與結論分析
三、非上市企業財務困境預測研究與結論分析
四、附錄
中英文專用辭彙對照
