新能源汽车行业在近年来得到了迅猛发展，尤其在中国经济新常态的背景下，这一领域成为了国家重点支持和市场关注的焦点。新能源汽车包括混合动力汽车、燃料电池电动汽车和纯电动汽车，它们在全球环保和资源节约的呼吁下，迎来了发展的黄金期。2017年，中国新能源汽车产量实现了178.1%的同比增长，展现出巨大的市场潜力。
然而，伴随着机遇，新能源汽车制造企业也面临着多重风险。这些风险既有外部宏观经济环境的影响，如利率波动、外汇汇率变化、通货膨胀，也有企业内部的管理挑战，如高昂的生产成本、低市场占有率、筹资困难等。这些风险最终可能导致企业出现财务危机，表现为财务状况的恶化和流动性问题。
财务危机预警的研究在国内外学术界已积累了丰富的成果。Beaver（1966）和Altman（1968）分别从企业破产的角度定义了财务危机。国内学者则更多地将被特别处理视为财务危机的信号。统计分析方法和人工智能技术被广泛用于构建财务危机预警模型。例如，Altman提出的Z-Score模型，通过分析资产负债率、流动比率等财务指标，预测企业的财务困境。Chava和Jarrow进一步证实了Z计分模型的有效性，并强调行业因素对预测准确性的关键作用。
陈静（1999）在中国企业的实证研究中，应用统计分析方法证明了模型在预测财务困境中的实用性。邓旭东等人（2018）针对房地产上市公司构建的模型预测准确率超过了85%。田宝新和王建琼（2018）则从管理层和治理层两个维度建立预警模型，综合考虑财务和非财务指标。
对于新能源汽车制造企业的财务危机预警，本研究选取15家有代表性的上市公司作为研究对象，利用2013年至2017年的财务数据，基于Altman的Z-Score模型进行分析。Z-Score模型因其广泛的应用和较高的预测准确性而被选中，旨在评估新能源汽车制造业上市公司的财务困境程度和破产概率。
通过这种预警模型，可以提前识别潜在的财务危机，为企业提供决策依据，帮助它们及时调整经营策略，防范财务风险，促进整个行业的健康稳定发展。在新能源汽车市场竞争日益激烈的今天，有效的财务危机预警模型对于企业乃至整个行业的可持续发展至关重要。
