（二）变量及指标的选取。变量及指标选取如下：X1为流动比率；X2为营运资产与总资产之比；X3为资产负债率；X4为产权比率；X5为利息保障倍数；X6为留存收益与总资产之比；X7为流动负债经营活动净现金流量比；X8为股东权益比率；X9为总资产周转率；X10为应收账款周转率；X11为存货周转率；X12为长期资产适合率；X13为净资产报酬率；X14为总资产报酬率；X15为主营业务利润与总资产之比；X16为成本费用利润率；X17为净资产；X18为股东权益增长率；X19为净利润增长率；X20为主营业务收入增长率；X21为主营业务现金比率；X22为结构分析；X23为营业活动收益质量；X24为(利润总额 财务费用)/总资产；X25为EVA。
四、Logistic回归分析在财务危机预警中的应用
根据经验，财务比率在一定范围内波动属正常现象，并不会引起危机概率的显著增加。只有当财务比率值超过某一临界值，比率值的恶化会导致财务危机概率的显著增加。企业财务危机的预测属于两分类定性分析，即要么正常，要么可能发生危机。为服务于对定性因变量的多元非线性分析，根据实际研究的需要不断对多元线性回归进行改造和发展，导致了一种新的分析方法Logistic回归的产生。Logistic回归被引入财务危机预警研究之后，财务危机预警即简化为己知一公司具有某些财务特征，而计算其在一段时期内陷入财务危机的概率问题。如果算出的概率大于设定的分割点，则判定该公司将陷入财务危机。
Logistic回归的假设前提是：(1)因变量是二分变量；(2)数据必须来自随机样本；(3)因变量被假定为K个自变量的函数，因变量与自变量之间是非线性关系；(4)自变量之间不存在多重共线性。显而易见，Logistic回归没有关于自变量分布的假设条件。Logistic回归模型的一般形式如下：
ln
其中，为自变量，为给定系列自变量值的事件发生概率；为截距，为回归系数。
或
其中是与诸因素无关的常数项，是回归系数，表示诸因素对P的贡献量。
SPSS中的Logistic回归分析具有自动选择变量的能力，共有7种方法建立模型。本文采用的是Method＝ForwardStepwise(Weld)。然后随机选择一部分样本作为构造样本，一部分作为测试样本。具体分类如下：
表1CaseProcessingSummary
UnwishedCases(a)NPercent
SelectedCasesIncludedinAnalysis12080.0
MissingCases00
Total12080.0
UnselectedCases3020.0
Total150100.0
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