综合以上的实证研究结果，可以得到如下的结论和启示：

（1）与基于权责发生制的传统财务指标相比，现金流量指标具有较高的客观真实性和预测财务危机的信息含量；不同行业具有不同的财务特征，在确定财务危机预警指标、相关参数以及构建模型时都要充分考虑行业因素，基于现金流量的分行业财务危机预测研究具有较强的理论意义和实践价值。

（2）通过差异性检验，制造业有12个指标，房地产业有4个指标，信息技术业有7个指标存在显著差异。差异检验最显著、指标数量也最多的行业是制造业；其次是信息技术业；最后是房地产业上市公司。这说明不同行业因其财务特征不同，其可用于构建现金流量财务危机预警模型的指标也有所差异。在构建分竹业模型时，制造业有5个指标，房地产业有3个指标，信息技术业有4个指标实际用于构建现金流量财务危机预测模型，这说明存在显著差异的指标并不一定全部用于构建预警模型。

（3）距离企业陷入财务危机的时间越接近，现金流量财务危机预警模型的预测精度越高；相反，模型的预测精度越低。制造业ST前1年至ST前5年的预测准确率分别为81.7%、69.52%、67.07%、63.42%、58.98%；房地产业ST前1年至ST前5年的预测准确率分别为81.82%、72.73%、68.18%、63.64%、59.1%；信息技术业ST前1年至ST前5年的预测准确率分别为81.25%、87.5%，81.25%、62.5%、62.5%。三大行业的预测准确率ST前1年至ST前5年基本呈现逐渐降低的趋势。

（4）现金流量财务危机预测模型的预测精度在ST前1年至ST前5年均高于传统的先验概率，都在可接受的范围内，但低于传统指标构建的财务预警模型的预测精度。主要原因在于：样本选取的是ST公司和非ST公司，其评判标准是权责发生制下的利润和每股净资产，现金流量则是基于收付实现制产生的数据，ST的制度基础使得传统财务指标建立的财务危机预测模型的预测精度会比较高。另外，模型的预测精度也与构建模型时舍弃一些难以搜集数据的现金流量指标或遗漏一些指标有关。本书选取的构造样本和预测样本有限也会影响模型的预测精度。(www.daowen.com)

（5）不同行业预测结果的实用程度不同。从预测结果来看，制造业Logistic回归模型在ST前1年、ST前2年、ST前3年，误判率较低，二类错误的概率高于一类错误的概率，实用性也比较强；房地产业Logistic回归模型从ST前1年至ST前5年，均具有预测财务危机的能力，实用价值也比较强；信息技术业Logistic回归模型则从ST前2年至ST前4年，预测财务危机能力和实用价值比较强。

（6）通过研究可以发现，ST公司的财务数据和信息披露都不如非ST公司完整，这意味着ST公司有掩盖自身财务状况和相关状况的倾向。这也进一步印证了基于现金流量对上市公司的财务危机预测更有现实意义。实证结果表明，根据所选样本建立的现金流量财务危机预测模型能够预测出被ST公司的危机状况，误差水平都在可以接受的范围内。

【注释】

[1]吴世农、卢贤义在《我国上市公司财务困境的预测模型研究》（《经济研究》，2001年第6期）中的Logistic回归模型的误判率为6.47%。