财务危机
财务危机又称财务困境，是指企业由于营销、决策或不可抗拒因素的影响，使经营循环和财务循环无法正常持续或陷于停滞的状态，具体表现包括持续性亏损、无偿付能力、违约和破产等。
财务危机将给投资者、债权人以及银行等金融机构带来风险，所以他们都希望在投资决策时就能得到关于财务危机的警示。财务危机给企业和社会带来了严重的影响，适时、准确地对企业财务危机进行预测分析是市场竞争机制的客观要求。因此利用相关信息构建有效的财务危机预警模型，获得上市公司财务状况恶化的预警信号，对于投资者、债权人、经营者以及监管者等诸多方面都具有重要的现实意义。
logistic回归
Martin首次运用多元Logistic模型进行银行破产预测，后来Ohison选取了9个财务变量，又运用该模型来预测企业的财务危机。Logistic模型在20世纪80年代以后得到了较为广泛的应用，一些学者对其进行了改进和扩展，如Charitou和Trigeorgis采用Logistic回归方法并结合期权定价模型中的相关变量构建了财务危机判别模型，对1983年到1994年期间的139家美国企业进行了对比检验，结果发现到期债务面值、企业资产的当期市价、企业价值变化的标准差等期权变量在预测破产方面作用显著。
数据来源
打开数据概览如下所示：
操作步骤
依次单击菜单“分析—回归—二元Logistic”执行二元逻辑回归过程。选择因变量和协变量，方法选择向后有条件。
选择“选项按钮”依次选择分类图、霍斯默—莱梅肖拟合优度、在最后一个步骤、在模型中包含常量。
点击“确定按钮”，输出结果。
结果分析
数据摘要信息。“案例处理摘要”表格给出了原始数据中用于分析的案例、缺失案例的统计信息，显示所有185个案例都用来建模，没有缺失信息。“因变量编码”表格给出了目标变量的编码取值，06/07首ST的取值为1。
进入模型的变量。给出了最终模型中包含的和未包含的变量的统计量信息：方程中的变量显著性都小于0.05，而不在方程中的变量显著性都大于0.05，这说明最终回归方程中的各自变量对方程的贡献都是显著的。
Hosmer-Lemeshow 检验结果。“Hosmer和Lemeshow检验”表检验的零假设为：模型能够很好的拟合数据。从最终模型的显著性检验Sig>0.5来看，不能否定零假设，即认为模型能够很好的拟合数据。
逐步回归的步骤总结。给出了逐步回归各步骤的摘要信息，对于向后逐步法，最后一列显示了各步移出的变量，并且显示了每一步改进后模型的显著性卡方检验。从最终模型的卡方检验显著性值远小于0看，模型整体的线性关系是显著成立的。
预测结果的总结。利用二元Logistic回归的整体预测准确率达到了95.1%，与判别分析方法93%的准确率相比，Logistic回归模型更适合用来预测上市公司的财务情况。
具体看来，原始数据里未ST的159家公司，经过模型判别有157家（98.7%）仍判定为未ST的；原始数据里首ST的26家公司，经过模型判别有19家（73.1%）仍判定为首ST的，有7家首ST公司的财务状况预测错误。从后验概率的角度看，预测出21家财务危机预警的上市公司里，有19家（90.5%）是真的发生了财务危机。
