單變數單變數模型是指使用單一財務變數對企業財務失敗分險進行預測的模型。主要有威廉·比弗(William Beaver)於1966年提出的單變數預警模型。他透過對1954～1964年期間的大量失敗企業和成功企業比較研究，對14種財務比率進行取捨，最終得出可以有效預測財務失敗的比率依次為：1。

債務保障率=現金流量÷債務總額2。資產負債率=負債總額÷資產總額3。資產收益率=淨收益÷資產總額4。資產安全率=資產變現率-資產負債率Beaver認為債務保障率能夠最好地判定企業的財務狀況（誤判率最低）；其次是資產負債率，且離失敗日越近，誤判率越低。

但各比率判斷準確率在不同的情況下會有所差異，所以在實際應用中往往使用一組財務比率，而不是一個比率，這樣才能取得良好的預測效果。多變數多變數模型是指使用多個變數組成的鑑別函式來預測企業財務失敗的模型。較早使用多變數預測的是美國紐約大學的教授愛德華·阿爾曼(Edwardi。

altman)，他是第一個使用鑑別分析（discriminant analysis）研究企業失敗預警的人。他選取了1946～1965年間的33家破產的和正常經營的公司，使用了22個財務比率來分析公司潛在的失敗危機。他利用逐步多元鑑別分析（MDA）逐步粹取5種最具共同預測能力的財務比率，建立起了一個類似迴歸方程式的鑑別函式——Z計分法模式。

愛德華·阿爾曼還提出了判斷企業破產的臨界值：若 Z≥2。675，則表明企業的財務狀況良好，發生破產的可能性較小；若Z≤1。81，則企業存在很大的破產危險；該模型實際上是透過五個變數（五種財務比率），將反映企業償債能力的指標（X1、X4）、獲利能力的指標（X2、X3）和運營能力的指標（X5）有機聯絡起來，綜合分析預測企業財務失敗或破產的可能性。

在企業失敗前一、二年的預測準確率很高；預測期變長，準確率有所降低，距失敗前五年的預測準確率僅為36%。