国内外学者在财务危机分析预警中综合考虑财务、非财务等多种因素，在运用上述模型算法的基础上，在指标选择等方面作了一些有益尝试，比较典型的有：

（1）加入期权变量。Charitou和Trigeorgis（2000）使用期权定价模型对1983—1994年的139家美国企业进行了分析计算，结果发现企业资产当期市价、到期债务面值、价值变化标准差等期权变量在财务预警方面具有显著作用。李秉祥（2005）运用期权定价理论，利用股价建立起上市公司动态财务危机预测模型。马若微（2006）基于期权定价理论，运用KMV模型建立财务预警模型，利用功率曲线和违约距离进行对照分析和实证研究。

（2）应用现金流量指标。Blum（1974）运用现金流量指标，以多变量判别方法，选取1954—1968年的115家财务危机公司，应用获利性、流动性及变异性现金流量指标建立模型，结果表明，财务危机前5年的预测精度均达70%以上。Gentry、Aziz、Emanuel、Lawson（1988）以现金流量信息构件判定指标预测效果良好；章之旺（2004）研究了企业现金流量信息含量和财务危机的关系。

（3）加入股权结构、公司治理结构变量。Simpson等人研究表明银行企业董事会结构、所有权与财务困境有紧密联系。姜秀华（2002）在财务危机预警模型中引入了股权集中度。姜国华（2004）研究发现，主营业务的利润水平和第一大股东的持股比例，对企业在第三年被ST的可能性有着显著影响。吴超鹏、吴世农（2005）的研究结果表明改善公司盈利和营运等能力、提高独立董事比例、增加财务报表的可信度将有助于避免陷入财务困境。曹德芳（2005）也将公司股权结构变量引入财务预警研究中。(www.daowen.com)

（4）加入信用风险指标。李沃墙、许峻宾（2003），谭久均（2005）在传统财务指标的基础上加入违约距离等信用风险变量以考察是否能显著提高模型预测能力。刘国光等（2005）应用Merton模型对2002—2004年ST公司和相应配对公司危机发生前的违约距离进行了研究，发现危机公司违约距离在危机发生前第三年明显低于正常公司的相应值，违约距离比传统财务指标能更早地预测到企业财务危机的发生。

此外，还有学者在研究变量中利用市场收益率、参考审计意见、引入EVA和平衡计分卡等进行研究，也进一步丰富了财务预警研究成果。