糅合在一起进行研究

　　后，研究者还进一步提出了操作性更强的多变量判定和预测模型。该模型最早由美国的Altman教授于1968年引入企业持续经营危机研究领域，此后类似的多变量统计模型在不同国家得到应用，还产生出商业化的“Zeta分数”持续经营危机判定服务。随着研究的深入，关于统计模型应用前提和局限的讨论开始出现(23)，统计方法也日渐精密。Ohlson（1980）首次提出条件概率模型。此后，多变量判定和预测模型成为一个大家族，包括早期的多元线性判别模型 (multivariate discriminant model) 和较为高级的概率模型 (probit model) 、logistic模型(24)。在随后的研究中，使用多种模型成为惯例（吴世农、卢贤义，2001）。

　　20世纪80年代以来，企业持续经营危机研究又出现了新进展，人工神经网络开始大量应用于危机预测之中，并且取得不少成果 (Coats & Fant, 1993；杨保安等，2001) ；其他定量分析方法还有：回归分类法 (recursive partitioning) 、分解式测度法 (decomposition measures) 、赌徒式毁灭法 (gamblers ruin) 、突变理论 (catastrophe theory) 等 (Boritz, 1991)。

　　相比单变量分析，多变量统计模型和神经网络预测法的优势体现为信息处理的简便和灵活性。它可以同时分析大量财务指标，而不需要逐个判别；可纳入模型分析的财务指标也不受限制 (Boritz, 1991)。但是，它也不能消除定量分析方法固有的局限：（1）根据不同期间、不同样本、不同财务指标建立的模型回判能力较好，但是对独立样本的判别效果较差，即内在有效性 (internal validity) 有余、外部有效性 (external validity) 不足(25)。（2）纳入模型的财务指标存在多重共线性。虽然“如果样本回归方程仅用于预测的目的，那么只要存在于给定样本中的共线性现象在预测期保持不变，多重共线性就不会影响预测结果”(26)，但是，多重共线性不仅有悖于模型简洁的标准，也会增加模型的不稳定性 (Boritz, 1991; Lubomir, 2002；张艳，2002)。当变量之间的相关程度提高时，系数估计的标准误将会急剧增加，而且系数对样本和模型设置都非常敏感，模型设置的微小变化、在样本总体中加入或删除案例等变动，都会导致系数估计的较大变化（何沛俐、章早立，2003）。（3）不能有效消除盈余管理等对判定和预测的污染。（4）没有区分一类错误与二类错误的成本。此外，现有的研究并没有区分行业，而是将一定期间不同行业的持续经营危机公司作为测试样本组，糅合在一起进行研究，这可能是苦于样本量的限制，但也损害了模型的价值，因为不同行业的企业具有不同的特征：即使影响持续经营的因素相同，其相对重要性却可能有所不同；即使危机预警指标相同，危机预警的具体临界点也可能不同。未来的研究应当根据不同行业进行定制化拓展，建立各个行业的个性化预警模型。

　　科学史一再证明：定性研究与定量研究是两种基本研究方法，在探索科学真谛的历程中两者缺一不可。缺乏定性分析的依托，定量分析可能失去正确的方向，空留下一堆无用的数据；没有定量分析的延伸，定性分析也许只是思维的游戏，无法探究事物真实的演变轨迹。研究工作是一项旨在扩展人类对周围世界理解的活动，目的在于获得可靠的知识。仅有精致的分析工具或技术并不能保证知识的可靠性，因为它们本身不会做任何事，除非我们指定它做什么；仅有完善的理论也不能使知识具有可靠性，因为理论总是基于一系列假设的抽象；孤立地看，定量分析和定性分析都无法为我们提供可靠的知识。唯有以理性、审慎的方式、虚心探索的态度将它们结合在一起，才能够形成可靠的知识并成为科学的有效基础（唐·埃思里奇，1998）。正像其他学科发展历程所表明的“分久必合”那样，在定量分析路途中走得太远的企业持续经营危机研究，最终还是会返回到起初两条研究路径的分岔口，重新选择将定性分析和定量分析相结合的路径走下去。

　　1.2.3企业持续经营危机判定指标和预测变量

　　与企业持续经营危机定义直接相关的是危机原因的确定。它与危机定义不同：危机定义关注的是危机的表征或直接表现，而危机原因则是探求隐含在危机之下的驱动因素（胡汝银，2002）。早期大部分关于企业持续经营危机判定和预测的实证研究，并没有对持续经营危机产生的机理和原因进行系统、深入的分析。国外研究通常只是界定危机公司，如Fitz Patrick（1932）、Beaver（1966，1968）、Altman（1968）、Ohlson（1980），而国内研究常以因“财务状况异常”而被ST处理作为危机的替代，如陈静（1999）、陈瑜（2000）、吴世农和卢贤义（2001）、张艳（2002）、兴业证券（2002）、陈洪波（2003）。因此，这些研究在预测变量的选择上只能遵循经验和试错原则，也就是首先通过相关文献的回顾收集尽可能多的财务指标，然后运用统计方法进行分析，选取其中具有显著差异的指标，同时兼顾成本效益原则（陈静，1999；陈瑜，2000；陈晓和陈治鸿，2000）(27)。从科学发展史来看，处于摸索阶段的研究由于理论研究的滞后常常只能采用试错法，这有助于人们逐渐认识事物的本质。但是，一项科学的研究如果只是停留于试错阶段，那就难免只窥一斑、难见全貌，而且对不同期间