2.“四阶段症状”分析法。公司财务运营情况不佳，甚至出现财务危机是有特定症状的，而且是逐渐加剧的，财务运营病症大体可以分为四个阶段，即财务危机潜伏期、发作期、恶化期、实现期，每个阶段都有反映危机轻重程度的典型症状。财务危机潜伏期：盲目扩张；无效市场营销，销售额上升，利润下降；企业资产流动性差，资源分配不当；资本结构不合理，疏于风险管理；财务经营信誉持续降低，缺乏有效的管理制度；无视环境的重大变化。财务危机发作期:自有资本不足；过分依赖外部资金，利息负担重；缺乏会计的预警作用；债务拖延偿付。 财务危机恶化期:经营者无心经营业务，专心于财务周转;资金周转困难;债务到期违约不支付。财务危机实现期:负债超过资产，丧失偿付能力;宣布倒闭。根据上述症状进行综合分析，公司如有相应症状出现，一定要尽快弄清病因，判定公司财务危机的程度，对症下药，防止危机的进一步发展，使公司尽快摆脱财务困境，以恢复财务的正常运作。这种方法简单明了，但实际中很难将这四个阶段作截然的划分，特别是财务危机的表现症状，它们可能在各个阶段都有相似或互有关联的表现。
3.流程图分析法。流程图分析是一种动态分析方法，对识别公司生产经营和财务活动的关键点特别有用，运用这种分析方法可以暴露公司潜在的风险。在公司生产经营流程中，必然存在着一些关键点，如果在关键点上出现堵塞和发生损失，将会导致公司全部经营活动终止或资金运转终止。在画出的流程图中，每个公司都可以找出一些关键点，对公司潜在风险进行判断和分析，发现问题及时预警，在关键点处采取防范的措施，才可能有效降低风险。
4.管理评分法。美国的仁翰・阿吉蒂调查了企业的管理特性及可能导致破产的公司缺陷，按照几种缺陷、错误和征兆进行对比打分，还根据这几项对破产过程产生影响的大小程度对它们作了加权处理。用管理评分法对公司经营管理进行评估时，每一项得分要么是零分，要么是满分，不容许给中间分。所给的分数就表明了管理不善的程度，总分是100分，参照管理评分法中设置的各项目进行打分，分数越高，则公司的处境越差。在理想的公司中，这些分数应当为零；如果评价的分数总计超过25分，就表明公司正面临失败的危险；如果评价的分数总计超过35分，公司就处于严重的危机之中；公司的安全得分一般小于18分。这种管理评分法试图把定性分析判断定量化，这一过程需要进行认真的分析，深入公司及车间，细致的对公司高层管理人员进行调查，全面了解公司管理的各个方面，才能对公司的管理进行客观的评价。这种方法简单易懂，行之有效，但其效果还取决于评分者是否对被评分公司及其管理者有直接、相当的了解。
二、定量分析法定量分析法是根据过去比较完备的统计资料，应用一定的数学模型或数理统计方法对各种数据资料进行科学的加工处理，风险预警定量研究主要有单变量预警模型、多变量预警模型、以及智能财务风险预警等方法。
1. 单变量模型：单变量模型具有简单明了、一定程度的准确率、便于理解和使用的特点使其从提出后便吸引了众多的学者采用单变量模型进行风险预警。单变量模型，顾名思义，是以某一项单一的财务指标作为判别标准来判断企业是否处于破产状态的预测模型。
随着单变量模型在企业风险预警研究中的广泛运用，发现存在下面的局限性：一是风险预警指标的单一性，仅用一个财务指标不能充分完全反映企业的情况，不能有效地预测企业的风险；二是多元指标重复单一预警忽视指标之间的相关性造成风险预警的实证结果不稳定，即使用多个指标进行分别判断企业的风险，若这些指标存在紧密的联系，可能会产生矛盾，不同的分析者可能会得到不同的结论，以致无法做出正确的判断。
2. 多变量预警模型：多变量风险预警模型包括多元线性判别模型、fisher判别模型、主成分分析模型等方法。多变量预警风险模型即运用多种财务比率指标加权汇总或者通过指标降维处理后而构成多元线性函数公式来进行企业风险预警。
多元逻辑模型主要依据是条件概率和对数函数的方法，不需要做任何假设，与其他多变量风险预警模型相比更容易推广。多变量风险预警模型与单变量风险预警模型相比具有较高的判别精度，但是多变量风险预警模型运用没有单变量风险预警模型广泛，原因在于多变量模型假定条件过于苛刻。
3.大数据与人工智能环境下的智能财务预警方法：企业智能财务预警就是根据企业经营和财务目标，分析资金流动运行规律，即时捕捉资金管理过程中的堵塞、浪费、过度滞留等影响财务收益的重大管理失误和管理波动信号，并对企业的资金使用效果进行分析评价，及时发出警报，采取相应措施，建立免疫机制，不断提高企业抵抗财务风险的能力，使企业的财务管理活动始终处于安全、可靠的运行状态，从而实现企业价值最大化的财务目标。
（1） 人工神经网络：Altman在1968年首先运用人工神经网络风险预警模型进行企业风险预警研究，他选取了５个财务比率指标作为研究变量，研究结果发现神经网络风险预警模型训练样本的准确率高达百分之百，说明人工神经网络具有较高的预测精度。
人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模型识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。BP 神经网络是当前应用最为广泛的人工神经网络之一。1985年，由美国学者 Rumelhart 和 Mc Cielland 领导的并行分布式处理小组提出了一个人工神经网络算法和对应的神经网络。由于这个算法具有误差反向传播（Back Propagation Algorithm）的特点，因此被简称为BP算法，相应的网络为BP神经网络。
（2）机器学习风险预警模型：是指运用机器学习算法对企业进行风险预警。机器学习风险预警模型主要包括KNN风险预警模型、SVM风险预警模型、随机森林风险预警模型等。
K-近邻分类方法在二十世纪五十年代首次提出，随后1967年Cover和Hart发表了论文《Nearest Neighbor Pattern Classification》后得到广泛的运用。Ｋ均值聚类算法处理数值型数据，该算法比神经网络算法更简单。其后的K-Modes算法是一种能够处理分类属性数据的算法。该算法利用匹配差异度函数改进了之前的只能处理数值型数据的缺陷，但是该算法不能处理混合属性类型的数据。之后，K-Modes算法扩展为K-Prototypes算法，之后KNN算法就可以处理分类型数据的聚类问题。但是由于该算法增加时长消耗和算法复杂度，因此不适用于大型数据样本研究。
20世纪90年代，支持向量机算法（SVM算法）诞生了，该算法是由神经网络算法衍生出了的一种机器学习算法。SVM算法在测试样本的预测准确率明显优于BP神经网络。支持向量机是 Vapnik 等人根据统计学理论提出的一种机器学习方法，它集成了最大间隔超平面、Mercer核、凸二次规划和松弛变量等多项技术。支持向量机根据结构风险最小化原则，大大提高学习机的泛化能力，它将优化问题转化为求解一个凸二次规划的问题。二次规划所得的解是唯一的且为全局最优解，这样就不存在一般神经网络的局部极值问题。支持向量机由于较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题，在若干具有挑战性的应用中，获得了目前为止最好的性能。支持向量机已经逐渐成为解决模式分类问题的首选工具。
随机森林算法是集成学习在决策树上的一种实现。集成学习是一类将多个学习器进行结合的算法，在构建的模型中，决策树的构建过程模拟了分析人员基于各项财务报表数据对一家上市公司进行分析的过程，那么对决策树进行优化相当于提高分析人员的能力，使得他能够更加深入的理解财务报表，从而做出更加科学的判断结果。随机森林是基于不同的视角，从不同的切入点对一份财务报表进行分析，最终将分析结果汇总产生最终的决策。通过构建多个决策树来模拟一个分析团队，最后通过投票来决定模型的最终预测结果，从而实现对于机器学习的集成。
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