根据表1确定公因子与初始变量之间的线性得分公式为： 
（四）Logistic回归分析 
将EVA指标与传统财务指标相结合，通过正态性检验、显著性检验确定预警指标体系，以主成分法提取公因子，并按其因子得分构建Logistic回归模型，因变量为是否被ST，取值为0和1，0表示非ST公司，1表示ST公司。采用向前逐步法进行回归，根据Wald统计量的概率对变量进行剔除，输出结果如表2所示。 
从表2可以看出，经过三个步骤构建的Logistic回归模型中，F1、F3、F4以及常量进入到了最终的回归方程，其中，F1、F3、F4的显著性值都小于0.05，表明这三个变量对回归方程的贡献均是显著的。Wald统计量也进一步验证了这一结论，Wald统计量的值越大，表明变量对回归方程的显著性越强。综合认为回归方程的拟合程度较好，据此构建的Logistic回归模型为： 
在总结前人研究成果的基础上，设定观测量的切割值为0.5，当P>0.5时，判定为ST公司，数值越大，表明在未来几年内发生财务危机的可能性也就越大；当P<0.5时，判定为非ST公司，数值越小，表明在未来几年发生财务危机的可能性也就越小；当P=0.5时，表明该公司发生财务危机的状况尚不能判定，需要进一步检验。根据此预警模型的判定，得出的回归结果如表3所示。 
构建引入EVA指标的Logistic回归模型对上市公司进行财务预警，总体的预警准确率为81.3%，其中将67家非ST公司中50家判定准确，预警准确率为74.6%；将67家ST公司中59家判定准确，预警准确率为88.1%。这说明引入EVA指标构建的Logistic回归模型能够比较准确地预测上市公司出现财务危机的情况，为上市公司识别和防范财务危机提供有效的参考。 
（五）Fisher判别分析 
运用Fisher判别分析构建财务预警模型，使用步进式方法将变量引进判别模型，可以得出Fisher判别的标准化函数系数和非标准化函数系数，具体结果如表4所示。 
经过Fisher判别分析中步进式方法的检验，F1、F3、F4、F6作为自变量进入到了判别模型中，通过标准化和非标准化的矩阵分析可以得到最终的判别函数，其中，根据标准化系数构建的判别函数为： 
Z=0.421F1+0.371F3+0.872F4-0.334F6 
根据非标准化系数构建的判别函数为： 
Z=0.427F1+0.374F3+0.962F4-0.336F6 
综合上述构建的判别模型，对研究样本进行检验，可以得出最终的判别结果如表5所示。
构建引入EVA指标的Fisher判别模型，从分类结果表可以得出，经过Fisher判别分析，总体的预警准确率为79.9%，其中将67家非ST公司中51家判定准确，判定准确率为76.1%；将67家ST公司中56家判定准确，判定准确率为83.6%。可以看出，引入EVA指标构建的Fisher判别模型能够较为准确地进行财务预警，为上市公司提供有效的参考。 
（六）Logistic回归模型与Fisher判别模型对比分析 
将传统财务指标经过EVA调整、修正，引入EVA相关指标，分别构建Logistic回归模型与Fisher判别模型，对比二者的预警结果如表6所示。 
通过表6对比结果可知，Logistic回归模型对于非ST公司的判定准确率为74.6%，略低于Fisher判别模型的准确率76.1%；Logistic回归模型对于ST公司的判定准确率为88.1%，显著高于Fisher判别模型的准确率83.6%。综合来看，Logistic回归对样本总体的预警准确率为81.3%，明显高于Fisher判别模型的准确率为79.9%。从上述研究结果可以得出，引入EVA指标构建Logistic回归模型的预警效果明显优于Fisher判别模型的预警效果。 
三、结论 
本文将EVA指标引入财务预警，通过正态性检验、显著性检验确定预警指标体系，以主成分法提取公因子，分别构建引入EVA指标的Logistic回归模型与Fisher判别模型，通过实证研究发现：Logistic回归模型的预警效果明显优于Fisher判别模型的预警效果，构建引入EVA指标的Logistic回归模型能够较为准确地识别和防范上市公司出现财务危机的情况，有效地进行财务预警。 
考虑到本文在样本公司出现财务危机的第t-3年进行财务预警，预警的时间跨度相对较长，因此，引入EVA指标的预警模型最终的判定准确率能够达到81.3%，基本实现了财务预警的目的。构建引入EVA指标的Logistic回归模型作为财务预警研究的一种尝试和探索，具有广阔的发展前景。 
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