1. 研究目的与意义
企业财务预警，即财务失败预警，是指借助企业提供的财务报表、经营计划及其他相关会计资料，利用财会、统计、金融、企业管理、市场营销理论，采用比率分析、比较分析、因素分析及多种分析方法，对企业的经营活动、财务活动等进行分析预测，以发现企业在经营管理活动中潜在的经营风险和财务风险，并在危机发生之前向企业经营者发出警告，督促企业管理当局采取有效措施，避免潜在的风险演变成损失，起到未雨绸缪的作用。财务预警理论的研究为企业的管理提供了新的思路，将事后控制转换为事前的预防，帮助企业及时采取措施化解危机，对公司的管理者和投资者具有十分重要的意义。运用适合企业的财务预警模型，不仅可以帮助企业的管理者及时做出正确的经营管理决策，而且有利于保护企业的投资者和债权人的利益。作为企业经营预警系统的重要子系统，也可为企业纠正经营方向、改进经营决策和有效配置资源提供可靠依据。
复合材料产业自身存在产能分散、同质化竞争问题，行业利润空间受到挤压，从而行业整体利润水平增速远远落后主营业务收入增速。其财务报表所反映的信息往往与实际存在差距，因此对财务进行预警研究势在必行。本课题采用财务预警分析模型，以*ST康得被ST前三年的数据为例，对我国上市公司的财务风险进行深入分析，并针对性地提出改善意见、预防措施。2. 研究内容和预期目标
本课题以*st康得为研究对象，基于财务预警分析中进行定量分析的z模型和进行定性分析的非财务指标，对*st康得进行财务预警分析。
首先，指出财务预警系统产生的原因及其必要性及财务预警体系的国内研究动态；
其次，以*st康得为研究对象，对*st康得现存的财务风险预警现状进行分析，再基于z模型建立财务预警分析体系；
3. 国内外研究现状
fitzpatrick(1932)，他将选择的样本分为破产组和非破产组，分别对其财务比率进行研究。结果表明，两组样本的的财务比率有显著的差异。净资产收益率和股东权益对负债比率这两个财务指标在公司出现破产危机的前三年就出现明显的差异，所以认为企业的财务比率对企业未来的发展状况有预测的作用。
alt-man（1968）运用多变量分析的方法建立模型。他选取机械制造业资产规模相近的 33 家破产企业和 33 家非破产企业为样本，通过运用统计方法选取 5 个变量作为模型的判别变量。在最小信息损失下转换为分类变量，得出多元线性判别方程。
odom 和 sharda(l990)，第一次将神经网络的方法应用到财务预警的研究中。研究以altman的z-score模型的五个财务比率为研究变量，通过神经网络与判别分析验证比较，结果表明神经网络的预测效果优于判别分析，神经网络模型适用于对复杂、模糊的系统预测。
4. 计划与进度安排
撰写方案：
一、引言
（一）问题的提出
5. 参考文献
[1]frizpatriek.comparisonof ratios of successful industrial enterprises with those of failed firms.certified publie accountant，1932:598-605.
[2]odom m，sharda r，bankruptcy prediction usingneural networks，in，proccedings of the ieeeinternational conference on neural networks，sandiego，1990，133-168.
