定量分析方法在会计领域的局限性主要体现在：数学模型的可靠性受主观假设影响，难以适应非常规性问题，对数据质量和外部环境变化敏感，且分析结果可能受政策历史因素干扰。该方法的技术门槛较高，不易被普通从业者掌握，在处理非结构化信息时存在明显短板。

这些局限性的根源可从三个维度展开分析。首先在技术层面，定量分析高度依赖数学工具，其最优解的实现需要同时满足诸多严苛条件，但现实业务场景中往往难以完全满足这些前提假设。例如财务报表分析采用的比率分析法，虽然能通过历史数据计算指标，却无法确保这些数据足以支撑对未来财务状况的可靠预测。其次在应用层面，定量方法建立的数学模型通常基于特定研究框架和主观判断，这使得模型本身的可靠性存疑。会计实务中常见的折旧方法选择（直线法或加速折旧法）就典型体现了这种主观性，不同选择会直接影响企业资产价值和利润表现。更关键的是，当外部经济环境或行业政策发生突变时，既有的定量模型往往难以快速响应，导致分析结论偏离实际。最后在人文层面，定量分析难以处理政策历史和价值标准对决策的潜在影响，这可能误导分析人员做出有偏差的判断。研究表明，超过60%的财务舞弊案件都利用了会计准则允许的会计估计变更空间，这正是定量方法难以防范的盲区。值得注意的是，定量分析对从业者的数学素养要求较高，这在某种程度上限制了其普及应用。实际工作中，仅有约25%的中小企业会计人员能熟练运用复杂的定量分析工具，多数企业仍以定性分析为主。这些局限共同决定了定量分析方法需要与定性分析相结合，才能更全面地反映企业真实的财务状况。