1、“.....即四项计提亏损。这必将挤掉些上市公司的水分，使公司的业绩受到影响。注意关联交易和非正常损益，因为这些通常是企业修饰财务报表的主要手法，企业通过关联交易将亏损转变为微利，保持自己的上市资格，而这又恰恰预示了潜在亏损的可能。回归分析的结果来看，企业亏损的直接原因并不是费用的上升，而主要原因是其盈利水平下降。总资产收益率利润净额平均资产，是反映企业资产综合运用效果的指标。由上面分析的结果可以看出，权益收益率和总资产收益率与每股收益具有很强的相关性。这说明，当这两项指标恶化时，通常是企业发生亏损的前兆。结果的解释企业亏损表明了两方面的问题。是企业的盈利下降，二是企业的费用上升。是企业的盈利下降，二是企业的费用上升。但是，从产收益率与每股收益具有很强的相关性。这说明，当这两项指标恶化时，通常是企业发生亏损的前兆。部分内容简介注权益收益率企业利润净额平均资本金数额......”。

2、“.....该收益率是站在所有者立场来衡量企业盈利能力的财务指标。总资产收益率利润净额平均资产，是反映企业资产综合运用效果的指标。由上面分析的结果可以看出，权益收益率和总资产收益率与每股收益具有很强的相关性。这说明，当这两项指标恶化时，通常是企业发生亏损的前兆。结果的解释企业亏损表明了两方面的问题。是企业的盈利下降，二是企业的费用上升。但是，从回归分析的结果来看，企业亏损的直接原因并不是费用的上升，而主要原因是其盈利水平下降。例如中纺机，于年开始亏损，每股收益由年的元狂降到年的每股收益元。总资产报酬率从前四年的平均降到了。再如昆明机床，年其权益收益率和总资产收益率均为，该公司于年亏损，每股收益。企业获利能力的下降通常是亏损的前兆，当企业的利润下降到很低的水平时，极有可能在未来的两年内亏损。从这些公司的财务报表可以看到，亏损前，他们的每股收益通常保持相当低的水平......”。

3、“.....其每股收益在年为元，年大幅下降为每股元，在随后的两年内保持每股元的低收益，并于年亏损。从样本中可以看到，在亏损前的三至四年，企业的利润率很低，但是并没有立即亏损，而是保持了几年的低收益水平，然后个巨亏。这种现象在我国股市中是常见的，可谓是不亏则已，亏惊人。通过以上分析，不难得出企业亏损的直接原因不是费用的增加，企业的盈利能力通常预示了企业的未来对于些具体的科目应做特别的研究，例如应收帐款科目是个非常客观的数据。并且从该数据的历年变化和销售收入的比例及应收帐款周转速度，可以看出公司的管理水平和行业的竞争状况。对于些微利公司，由于投资收益科目通常是掩盖主业亏损的主要来源，对他的来源和数目也要加以注意。新会计制度的影响，即四项计提亏损。这必将挤掉些上市公司的水分，使公司的业绩受到影响。注意关联交易和非正常损益，因为这些通常是企业修饰财务报表的主要手法，企业通过关联交易将亏损转变为微利......”。

4、“.....而这又恰恰预示了潜在亏损的可能。多变量分析多变量分析是将多种财务比率加权汇总产生总判别分来进行财务危机的预测。最初的多变量模型为美国的爱德华阿尔特曼在年代中期创造的记分模型，用来预测企业破产的可能性。其主要思想是在企业违约前，违约企业和非违约企业的财务指标会有很大差异，从中找出差异较大的指标，以此来预测企业违约的可能性。样本数据选择多变量分析是对比分析，通过不同样本之间的对比来找出他们的差异。这里共选择了家机械行业的企业作为样本进行分析。这家赢利企业是上海港机，安徽合力，厦工股份，家亏损企业仍然是中纺机，昆明机床，东新电碳。检测比率选择将这家企业按照亏损企业和盈利企业分为两组，亏损企业为组，赢利企业为组。将他们在企业亏损前年年的各项财务比率进行统计对照，为了找到具有显著变化的财务比率，我们根据亏损企业的财务比率变化显著单个比率变化方差相对较小的原则......”。

5、“.....这些比率在两组的统计情况如表表盈利企业与亏损企业比率对照注比率后面的数字表示比率的组别，例如表示第组亏损组的总资产回报率，表示第二组赢利组的总资产回报率。其中，销售额总资产的平均值净利润总资产股东权益总资产息税前收益总资产营运资本总资产判定方程将上面选出的五个判别比率拟合成个线形方程，每股收益与上述五个指标做多元线形回归，结果如表所示表多元线性回归结果表线性回归系数表从的平均值净利润总资产股东权益总资产息税前收益总资产营运资本总资产判定方程将上面选出的五个判别比率拟合成个线形方程，每股收益与上述五个指标做多元线形回归，结果如表所示表多元线性回归结果表线性回归系数表从线形回归的结果可以看出，所选的五个比率与每股收益的拟合程度很好，而且通过检验，证明这五个参数间不存在自相关情况。回归分析的方程系数如表。由于线形回归方程的变量系数太复杂，同时还有常数项，对此进行了调整......”。

6、“.....模型检验根据上面确定的判定方程进行检验，首先对样本组的数据进行检验，结果如图。亏损组盈利组图亏损组盈利组图从图中可以看出，赢利企业的得分基本在以上，而亏损企业的得分般较低，通常小于。由这个检验结果可以看出此模型可以很好的将亏损企业与赢利企业分开。逐渐增加样本的数量来进行检验，首先，增加了家亏损公司力源液压和深特力，与原先的样本公司不同的是，这两家公司于年亏损，而样本公司于年亏损，将数据代入模型进行检验，结果如图。从图中可以看出，中的结论还可以成立，只是亏损公司和赢利公司的分界不如那么明显了。而且，有个赢利公司数据的得分还落到了，小于所有亏损企业的得分。从该公司各项财务数据可以发现，在年，上海港机的每股收益由每股元大幅跌至元每股，净利润由多万降到多万，种种迹象表明，公司赢利能力下降，成本费用上升，这些迹象符合单变量模型中公司亏损的前兆......”。

7、“.....同时加进赢利公司的数据加以比较，如图。亏损组盈利组图从图中可以看到基本的趋势保持不变，这些公司清楚的被分为亏损企业和赢利企业两大集团。赢利企业得分最高达到了，亏损企业最低得分达到了，在的区域内，有两家赢利企业和两家亏损企业，虽然赢利公司的总体得分高于亏损企业的得分，但是相对的幅度较小。从上面的次检验中我们可以得到这样个结论，模型中得分高的企业在未来亏损的可能性小，得分低的企业在未来亏损的可能性大。截止点从检验结果可以看出，此模型可以将亏损和赢利企业区分。而且，企业的得分越高，再未来的年亏损的可能性越小，得分越低，第二年亏损的可能性越大。由图可以看出，是个比较模糊的区域，在此区域亏损企业与赢利企业的得分差距较小。亏损企业的最高得分为，而赢利企业的最低得分为，取其中值作为模型的判定截止点。结论本文根据单变量和多变量模型对机械行业的亏损企业进行财务分析......”。

8、“.....企业的盈利能力较低通常是导致企业亏损的直接原因。在盈利指标中，应对权益收益率和总资产报酬率这两个指标特别重视，当这两个指标较低时，企业在未来亏损的可能性较大。对企业未来亏损的可能性可以用以下方程来判定模型的截止点是时，企业得分高于截止点时，企业般不会出现亏损，小于截止点时，企业就有可能出现亏损。企业的得分越高，企业未来亏损的可能性越小，得分越低，亏损的可能性越大。本文研究的主要样本是机械行业的上市公司，由于行业间的差异，运用此模型到其他行业的公司可能并不适用，但对其它行业分析亏损仍有借鉴作用。参考文献吴世农现代财务理论与方法课程大纲年月在全国院校财务管理师资培训研讨会上使用于俊年计量经济学对外经济贸易大学出版社，年月第版张保法经济计量学经济科学出版社，年月第版对上市公司亏损的财务预警信号的研究蒋屏范昕对外经济贸易大学工商管理学院......”。

9、“.....运用单变量模型进行分析，得出在企业亏损前其获利能力指标对每股收益的影响较大。通过多变量分析建立判定方程，得出可通过截止点预测企业亏损的可能性关键词上市公司预警信号单变量分析多变量分析引言自年推出上市公告预亏制度以来，亏损企业频频出现。年度，家公司发布预亏公告，其中，新亏损的公司竟达家，占。在年，发布中报的公司共有家，其中，沪市家，深市家，亏损中报家。自科龙电器年月日公布了年报的第份预亏公告以来，年上市公司预亏家数就呈现出迅速壮大的势头。截至年月日，沪深两市共有家上市公司发布了预亏公告，沪市家，深市家。从目前公告的亏损情况以及年报公布的进程来看，年上市公司亏损的家数在蒋屏，年出生，教授，硕导。主要研究方向财务管理范昕，年出生，硕士研究生。专业方向财务管理绝对数上将有望再创历年新高，换而言之，上市公司的亏损面正呈现出逐步扩大的势头面对如此大范围大规模的亏损......”。