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在现代经济社会，其研究领域得以广泛衍生与扩展的财务管理各项活动，可以说无不是建立在对财务信息分析的基础之上，如公司价值评估、投资决策、股票定价、股利政策、兼并收购等。因此，在财务领域，财务分析是最基本也是最核心的内容。
关于财务分析，理论界有不同的定义。帕利普（Palepu）
认为，传统意义下的财务分析即是财务报表分析
，是指利用财务报表及与之有关的其他数据资料，通过计算财务指标，系统分析和评价企业的过去和现在的经营成果、财务状况及其变动，为财务决策、财务诊断、咨询、评估、监督及控制提供所需的财务信息。利奥波德（Leopold）
认为财务分析是一种判断过程，旨在评估企业现在或过去的财务状况及经营成果。国内这一领域的代表人物张先治
认为，财务分析是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关筹资、投资、经营活动的偿债能力、盈利能力和营运能力状况等进行分析与评价，为企业的投资者、债权者、经营者等了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来、作出正确决策、提供准确信息或依据的经济应用学科。尽管表述不同，但是对财务分析内涵及目的的理解都是一致的。
财务分析的基础是会计报表，因此，财务分析的产生与发展必然与会计技术或会计报表的发展相适应。随着经济发展及人们对会计信息的需求，会计技术不断发展、会计报表不断完善，从而财务分析的内容与技术也得以不断发展。
财务分析最初起源于信用评价，大概在19世纪末，美国银行家出于对信贷安全的考虑，开始要求使用企业资产负债表作为评价贷款是否延期的基础。随后，美国银行家亚历山大·沃尔首次创立了比率分析体系，但当时沃尔的比率分析体系仅限于“信用分析”，所用的财务比率也只有流动比率指标。所以信用分析又称作资产负债表分析，主要用于分析企业的流动资金状况、负债状况和资金周转状况等。到了20世纪20年代，随着资本市场的形成，财务分析由主要为贷款银行服务扩展到为投资人服务。财务分析由信用分析阶段进入了投资分析阶段，其主要任务也从稳定性分析过渡到收益性分析。这时，财务分析涵盖了偿债能力、盈利能力、筹资结构、利润分配等分析内容，已发展成为较为完善的外部财务分析体系。值得注意的是，由稳定性分析变为收益性分析，并不是后者对前者的否定，而是以后者为中心的两者并存。财务分析在开始阶段只是用于外部分析，后来企业在接受银行的分析与咨询过程中，逐渐认识到财务分析的重要性，开始由被动地接受分析逐步转变为主动地进行自我分析。尤其是第二次世界大战后，企业规模不断扩大，特别是公司制的企业组织形式出现后，经营活动日趋复杂。从而，财务分析开始由外部分析向内部分析拓展。
而另一方面，财务分析的技术也随之发展与丰富起来。最初的财务分析主要是沃尔建立的比率分析法。比率分析法是利用会计数字间的相互关系，通过计算比率来考察、计量和评价企业经济活动效益的一种方法。然而大部分的财务比率并没有理论上的最优值，从而缺乏比较的绝对标准，因此，根据比率分析法难以准确理解和评判企业的财务状况。随后，趋势分析法和因素分析法开始大量使用。趋势分析法是根据企业连续几期的财务数据，比较各期有关项目数据，以揭示当期财务状况和经营成果增减变化的性质及趋势。因素分析法是一种把综合性指标分解为若干个经济因素，然后分别测算各因素变动对综合性指标影响程度的方法。
在前述的财务分析的内容与技术的发展变化下，现代财务分析的领域早已不限于银行信贷分析或一般投资分析，而是从更全面、系统的角度对企业财务状况进行总体分析评价，并进一步地扩展到对企业进行财务预警研究，这也是目前财务分析研究的两个重要领域。而采用的方法也是在传统财务分析技术综合运用的基础上，引入了大量的实证研究方法。我们的上市公司财务指数，即是在财务评价理论与财务预警理论的支持下，多种财务与统计分析方法综合运用的研究成果。
企业财务评价理论是财务分析领域中发展较为成熟的一个部分，一般而言，财务评价是指通过收集和选取与决策相关的各项财务信息，并运用一定的技术方法，对企业各种财务信息资料进行加工，计算出一系列的指标，借以评价企业的经营业绩与财务状况。
自1891年，美国“科学管理之父”泰勒创立了科学管理理论后，以美国为主的西方国家对绩效管理和绩效评价方法的研究开始逐步深入。经过100多年的研究探索，企业财务评价的理论、方法和技术日趋完善和成熟，形成了丰富的企业财务评价体系。
对财务状况进行综合评价与监测的先驱者中，影响最大的是亚历山大·沃尔，其代表作是《信用晴雨表研究》和《财务报表比率分析》，沃尔首次提出了信用能力指数
的概念。沃尔分析法是把若干个财务比率用线性关系结合起来，并分别给定权重，然后通过与标准比率进行比较，确定各项指标的得分及总得分，以此评价企业的信用水平。沃尔评分法在我国实践中的应用非常广泛，如1995年财政部发布的《经济效益评价指标体系》和1999年发布并在2002年修订的《国有资本金效绩评价规则》都是应用的这一方法思想，不过在评价指标和权重设置上已有很大区别。但是沃尔评分法的最大不足在于，未能解释各评价指标的选取与权重确定的理由，并且各指标的对比标准值难以客观确定。
杜邦分析法是利用几种主要的财务比率之间的内在联系，建立财务分析指标体系来综合分析企业的财务状况。杜邦分析法是用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平的一种经典方法，其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率的乘积，进而深入分析比较企业经营业绩。
杜邦分析法，揭示了所有者权益与企业销售规模、成本水平、资产营运及资本结构之间的联系，解释了指标变动的原因和变动的趋势，为采取措施指明了方向。杜邦分析法实质就是以净资产收益率这一个指标对财务状况进行总体概述，以建立在会计利润基础上的单一财务指标做财务评价，缺陷是显而易见的，例如易被操纵，评价内容不够全面等。可以说，杜邦分析法更多的是一种分解财务比率的方法，而不是财务评价的方法，能够用于探究指标发生变化的根本原因，而作为财务评价的最终结果则不够全面系统。尽管后来又有了“帕利普财务分析体系”，但是其作为杜邦财务分析体系的变形与补充，用于财务评价依然局限很大。
由于传统的财务业绩评价指标没有考虑权益性融资成本，因此，美国思腾思特咨询公司（Stern Stewart & Co.）于1982年提出并实施了一套以经济增加值（economic value added，EVA）理念为基础的业绩评价理论。经济增加值是指上市公司在扣除了投资者的机会成本后所创造的价值，它是基于税后营业净利润中提取包括股权和债务所有资金成本后的经济利润，用来衡量企业创造的股东财富的多少。经济增加值作为一种新的业绩评价指标，对传统财务评价体系的突破主要体现在，对资本成本的高度关注和强调评价企业真实的业绩。当然，经济增加值本身也存在缺陷，表现为：第一，资本成本是一种机会成本，本身带有很大的主观性，并且目前经济增加值的计算还缺乏比较规范的流程，无法准确衡量股东必要报酬率始终是经济增加值的软肋；第二，单一的经济增加值结果只能反映近期的经营成果，无法有效地提示企业未来成长能力；第三，经济增加值是一个绝对总量指标，不便于不同规模的企业之间的比较。
自由现金流（free cash flow）作为一种企业价值评估的新概念、理论、方法和体系，最早是由詹森（Jensen）等学者于20世纪80年代提出的，经历20多年的发展，特别在以美国安然、世通等为代表的之前在财务报告中利润指标完美无瑕的所谓绩优公司纷纷破产后，已成为企业价值评估领域使用最广泛、理论最健全的指标，美国证监会更是要求公司年报中必须披露这一指标。自由现金流是一种财务方法，用来衡量企业实际持有的能够回报股东的现金，具体计算是：
自由现金流量=（税后净营业利润+折旧及摊销）-（资本支出+营运资本增加）
自由现金流量法估价的基石是未来的自由现金流量和折现率，但它的使用要有一定的假设：公司在被估价时有正的现金流，并且未来的现金流可以较可靠地加以估计，同时，又能确定恰当的折现率。但现实情况与模型的假设条件往往大相径庭，特别是对于陷入财务困境的公司，自由现金流量运用存在很大局限性。
以上是财务评价领域较有代表性的几种财务评价方法。而在学术界，随着学科交流的广泛兴起，统计学中丰富的综合评价方法也被普遍应用于企业财务评价领域，比如主成分分析法、因子分析法、灰色系统、神经网络等，特别是由于数据的可得性，针对上市公司开展的财务评价研究有了丰富的实证研究成果。在我国，较早的研究成果主要有葛文雷（1999）以沪市1997年372家上市公司年报为研究样本，选取了20个财务指标，运用因子分析法对上市公司进行了业绩评价排名。王光明等（1999）选取12个指标，采用主成分分析法对我国商业企业的综合实力进行了评估与排序。黎继子等（1999）基于人工神经网络的基本原理，对我国36家制造业上市公司建立了上市公司财务评估神经网络模型。徐国祥（2000）分别从主观与客观方法入手，探讨了上市公司业绩综合评价的指标选取与指标赋权等问题，并进行了相应的实证分析。彭家生（2000）讨论了灰色系统理论应用于企业财务评价的静态和动态模型。毛定祥（2000）首次提出了上市公司动态复合财务系数，应用主成分分析法，对我国机械类上市公司进行了动态综合评价。王欣荣、樊治平（2002）以此方法进一步综合考虑了每个指标的好坏程度和增长速度。郭亚军（2002），赵华平、张所地（2003）运用“纵横向拉开档次法”，利用各评价对象在各时间点上数据的总离差平方和来确定各期的指标权重，并对我国石化行业上市公司经营业绩进行了综合评价。刘飞、张广盈（2005）对样本数据建立有效的固定影响变系数的panel data模型，利用模型得到评价系数，然后再使用静态综合评价方法中的变异系数总指数法来进行综合评价。目前，以定量分析法进行财务评价的研究成果数量众多，在此不再一一叙述。
企业财务预警研究属于微观经济预警的范畴，是除财务评价外财务分析运用的另一个重要分支，主要以经济周期波动理论、企业预警理论和现代财务管理理论为基石，对企业财务风险进行监测和预警。目前，其研究内容与形式主要有两个方面：一是从经济预警理论出发，研究企业财务预警系统的理论框架，二是利用财务指标数据，进行财务困境或财务危机预警的模型研究，尤其是后者，在学术界已得到了广泛的探索分析，形成了大量的实证研究成果。
（1）财务预警系统的基本框架
根据经济预警理论，一个完整的财务预警，也应包括四个步骤：第一，明确财务预警的警义，即财务监测和预警的对象，它由若干个警素构成，警素是构成警情的指标；第二，寻找财务预警的警源，即警情产生的根源，主要包括外生警源和内生警源，前者是来自外部经营环境变化而产生的，后者是内部运行机制不协调所产生；第三，分析财务预警的警兆，即警素发生异常变化时的先兆；第四，监测并预报警度，即警情的级别程度，一般设计为五种——无警、轻警、中警、重警和巨警。
顾晓安（2000）认为企业财务预警系统，警义是公司财务，公司的利润、现金流量等财务评价指标是警素。短期财务预警系统的建立应立足于现金流量的控制和监测，从中寻找警源，分析警兆并预报警度。另一方面，顾晓安又从获利能力、偿债能力、经济效率和发展潜力四个方面，采用功效系数法，建立了长期财务预警模型。苗润生（2003）认为公司预警系统有三个功能：①基本监测系统，主要对宏观经济情况、同行业及公司基本现状及变化进行分析；②适时监测系统，对公司财务状况进行适时监视；③跟踪监测系统，对可能引起公司财务状况恶化的长期财务决策进行监控。相似地，张友棠、张勇（2006）认为财务预警系统包括三个子系统，分别是行业环境及内部控制风险评估系统、财务景气监测系统和财务景气预警系统。耿贵彬（2007）提出建立实时财务预警系统。总体说来，关于企业财务预警系统的构建研究，目前大部分的研究文献主要是从系统的功能、构建原则、工作程序等方面给出了理论框架，而实证方面的研究则主要集中于对财务预警的模型研究。
（2）财务预警的模型研究
财务预警的模型研究，以财务会计信息为基础，利用经验数据，通过设置并观察一些敏感性预警指标的变化，建立预警模型，对企业可能或者将要面临的财务危机实施的实时监控和预测警报。
财务预警的模型研究始于20世纪60年代，经过几十年的发展，已取得了比较成熟的研究成果。企业财务预警的模型方法主要有定性和定量方法。定性的方法包括个案分析法、专家调查法、短期资金周转表分析法、流程图分析法和管理评分法等。而定量方法又主要分为静态和动态研究，在学术界得到了大量的应用与研究，是目前国内外研究企业财务预警或财务危机的主流方式。其发展过程可以总结如下
：
（1）单变量判别法。国外学者最早的财务困境预警研究是菲茨帕特里克（Fitzpatrick，1932）开展的一元判定研究，即单变量研究。他以19家公司为样本，运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产两组，研究发现判别能力最高的是“净利润/股东权益”和“股东权益/负债”两个财务比率。比弗（Beaver，1966）首次运用统计方法建立了单变量财务预警模型，他使用由79家公司组成的样本，发现最好的判别变量是“现金流量/负债”和“净利润/总资产”，并且研究还发现，越临近破产日，误判的概率就越低。单变量判别法方法简单，使用方便，但是只使用一个财务比率的分析能力，其判别精度较低。
（2）多元线性判别法。奥尔特曼（Altman，1968）首次将多元线性回归方法引入财务预警研究领域，建立了著名的Z Score模型。其后不断有学者对Z模型加以改造（奥尔特曼等，1977）修正了Z模型，在原有5个财务指标的基础上加入了公司规模与盈余稳定性两个变量，建立了Zeta模型。奥尔特曼（2000）再次对Zeta模型进行修正，去掉了带来行业影响因素的“销售收入/总资产”，得到了跨行业的Z * 值模型。在我国，周首华等（1996）在此基础上，提出F分数模型，杨淑娥等（2003）运用主成分分析方法，提出了Y分数预测模型。
（3）多元逻辑与多元概率模型。奥尔森（Ohlson，1980）首次将Logit和probit方法应用到破产预测领域，之后金特里，纽博尔德和惠特福德，凯西和巴特萨克（Gentry，Newbold & Whitford，1985，Casey & Bartczak，1985）也采用了Logit方法进行了研究。Probit方法与logit思路相似，区别在于计算方法、假设前提不同：logit不需要严格的假设条件，并采用线性回归方法求解参数；probit则需假设样本服从标准正态分布，采用极大似然函数求极值方法估计参数。
（4）人工神经网络分析法。20世纪80年代末期，神经网络理论开始兴起，其影响也及于财务预警研究领域。人工神经网络（artificial neural network，ANN）方法，是把预警指标作为神经网络的输入变量，采用训练样本集对神经网络进行训练，然后再用测试样本集进行仿真，得出未来的财务状况是优还是劣的二值判断。沙尔达（Odcm & Sharda，1990）最早使用神经网络预测财务危机，随后塔姆（Tam，1991），科茨和范特（Coats & Fant，1993），奥尔特曼等都采用了该方法，并取得了较好的预测效果。
（5）以上的财务预警研究均属于静态财务预警研究，动态财务预警研究也在不断发展，其主要研究成果有，鲍莫尔（Baumol，1952），托宾（Tobin，1958），贝拉尼克（Beranek，1963），米勒、奥尔（Miller、Orr，1966），法马（Fama，1971）等的存量现金管理模型；弗里德曼（Friedman，1959）的产品现金管理模型；梅尔策（Meltzer，1963）、威伦（Whalen，1965）等的财富现金管理模型以及Suvas（1944）的联合模型。动态预警模型的研究思路接近，都是通过时间序列回归或者动态管理角度得出破产与非破产公司的现金管理特征变量，并据此构建预警模型，这些特征变量反映了公司对外界因素变化的灵敏度，并且都在统计上有比较显著的结果。
国内学者也开展了这一领域的大量实证研究，由于数据的可获得性，其研究样本主要是上市公司。陈静（1999）以截至1998年年底的27家ST公司与同行业、同规模的非ST公司作为研究样本，运用单变量分析法，进行了财务预警研究。张玲（2000）、高培业、张道奎（2000）等运用多元线性回归模型进行研究。陈晓等（2000），姜秀华（2001），吴世农、卢贤义（2001）运用logit回归模型进行了财务预警分析。杨保安等（2002）采用人工神经网络分析法进行财务危机预警，结果表明样本的实际输出和期望输出较为接近，显示出神经网络是进行财务评估的一种很好的应用工具，能够为银行贷款授信、财务预警提供有力的决策支持。张玲等（2005）分别采用多元线性回归和人工神经网络分析方法对公司财务困境进行了预警，实证结果显示两种方法都有较好的预测效果，且人工神经网络分析方法模型的短期预测效果优于多元线性回归模型的预测效果。杨淑娥等（2005，2007），刘新允等（2007）也采用了人工神经网络分析方法方法进行公司财务预警研究，取得了较好的预测效果。另一方面，国内学者较少运用动态财务预警方法进行实证研究，这主要因为动态预警需要进行时间序列分析，而从我国目前的资本市场数据来看，应用时间序列模型还存在一定的困难，只有极少量的研究在这方面进行尝试。张鸣、程涛（2005）在传统财务预警模型的基础上，引入现金管理特征变量和现金管理结果变量，构建综合预警模型。他们以1998—2000年因“财务状况异常”而被特别处理的A股上市公司为研究样本，并根据行业和资产规模设计了“非ST”配对样本，运用时间序列回归和logit回归方法，从财务指标角度和现金流量角度分别构建预警模型，并在此基础上构建了综合预警模型。
不论是财务评价研究还是财务预警研究，都是基于财务指标进行的分析评价活动，都属于财务分析理论的范畴。我们的财务指数，从反映的内容来看，是对上市公司的财务运行状况进行客观反映与实时监测，因而也隶属于财务分析的理论范畴，是对传统财务分析的拓展与升华。
通过上文的综述，可以清晰地发现财务评价和财务预警理论发展的共通点：①都经历了从单变量分析到多变量分析的发展路径；②都从最初的静态研究逐步拓展到动态研究方向；③大量的数学和统计方法被广泛地引用到了两者的研究领域，并且取得了大量的实证研究成果。但是，不论是财务评价体系还是财务预警系统，目前的研究都还存在一些缺陷：
（1）研究结论的静态性
尽管从研究方法上，两种分析研究系统都有从静态研究到动态研究的发展趋势，也出现了部分动态研究的实证研究文献，但两者的研究结论却不可避免地存在其静态性，或者也可以称作结论的时点性。无论是财务评价还是财务预警研究，即使采用了多年的经验数据和动态研究方法，其目的仍然是对某一公司某一年度的财务状况进行评价，或对其是否面临财务危机进行预测。这样的研究结果，从时间上看具有片面性，没能将各个时点联系起来，建立起“一个较长时间段”的分析监测系统。
（2）研究对象的个体性
两种分析系统都属于微观层面的研究框架，其研究对象都是微观经济个体。虽然财务预警模型结合了景气理论、经济周期波动理论等宏观经济理论，但其分析结果仍然只适用于公司内部，局限于分析具体公司是否存在财务危机。两者的研究均可以理解为“个体研究”，其综合性和系统性较差，未能从更宏观、更综合的角度形成整体的、系统的基于财务比率的财务分析系统，即缺乏“系统研究”。
本书的上市公司财务指数研究，即着眼于这两个不足，对财务分析的内容以动态指数的形式进行分析，以期能有所突破。一方面，通过构造长期的财务指数系统，将原来单一的对“某个时间点”的研究转变为“可持续的长期”研究，改变研究结论的静态性，使其具备动态可比性，也即反映研究对象财务状况的长期变化态势。另一方面，将原来的“个体”研究转变为“系统”研究，研究对象不再局限为某一个公司，而是以上市公司为一个整体，或某个行业公司为一个整体，反映这一群体的整体财务状况。