1、（一）一元判定。1932年Fitzpatrick以19家公司为样本，运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产两组进行研究，发现净利率/股东权益和股东权益/负债对财务危机的判别能力最高，自此开创了财务危机预警实证研究的先河。
3、（二）多元线性。为了弥补一元判定模型的缺陷，1968年Altman首先将多元线性判别法引入财务危机预警研究领域，根据行业和资产规模，他选择了33家破产公司和33家非破产公司作为研究样本，以误判率最小的原则确定了5个变量作为判别变量，其多元线性判定模型为：Z=1.2×1+1.4×2+3.3×3+ 0.6×4+1.0×5，判别变量分别为营运资本/ 总资产，留存收益 / 总资产，息税前收益/ 总资产，股票市值 /债务的账面价值，销售收入 / 总资产。
5、（三）多元逻辑。在1980年Ohlson第一个将逻辑回归方法引人财务危机预警领域，他选择了1970～1976年间破产的105家公司和2058家非破产公司组成的配对样本，分析了样本公司在破产概率区间上的分布以及两类错误和分割点之间的关系，发现公司规模、资本结构、业绩和当前的融资能力进行财务危机的预测准确率达到96.12%。
7、（四）多元概率。1980年Ohlson采用概率化回归方法进行财务预警研究，他选择1970～1976年间破产的105家公司和2058家非破产公司组成的配对样本，采用极大似然法，通过每个样本个体的破产与非破产的联合概率最大来构造模型。
