目前对财务困境问题的研究主要是单元/多元分析和计量经济学中的离散选择模型。本文则根据企业陷入财务困境的内在机制,运用结构化模型分析的方法,对公司陷入财务困境这一现象进行预测,试图找到一个更加适用于中国上市公司的预测模型。本文分析了公司陷入财务困境与公司发生违约之间的内在联系,得出了通过结构化违约风险模型预测企业财务困境行为的内在逻辑关系,比较了三种典型的结构化违约风险模型(BSM模型、BV模型和ER模型)在基本假设与违约阈值方面的差异,提出了适用于这三种模型的参数估计方法(基于数据变换的极大似然估计法),通过蒙特卡罗模拟验证该估计方法的可行性。本文根据这三种模型,运用基于数据变换的极大似然估计法预测了在上海证券交易所挂牌交易的上市公司的违约风险,通过测算违约概率分析了上市公司的财务困境问题。由于财务困境与公司违约之间存在密切的关系,本文运用分组比较法和精度比较法评价了结构化违约风险模型在公司财务困境预测时的性能,比较了多个模型预测能力的差异。实证研究表明,BV模型对市场上的公司整体来说,预测性能最好,但对于高风险公司而言,另外两个模型也同样适用。