在我国现行的社会主义市场经济条件下,各企业的竞争日渐激烈,企业因为各种原因发生财务危机宣告破产的现象屡见不鲜。但是,财务危机是一个渐进发展的过程,一般而言,企业从财务状况正常到恶化乃至最终破产都需要至少几年的时间,可见,企业财务危机是可以事先预测并加以防范的。因此,为了使企业提早认识和防范财务危机,使投资者降低投资风险,使政府准确评估市场风险,保证市场经济主体平稳发展,建立高效的财务危机预警模型具有重要的意义。本文通过回顾国内外财务危机预警的相关研究,在已有研究的基础上,针对我国沪深A股制造业上市公司,选取2017年被ST的32家上市公司与128家配对公司为样本,分别采用逻辑回归、决策树、支持向量机模型和基于以上三种模型建立的线性和非线性的组合预警模型进行实证研究,建立了预测准确率较高的预警模型。主要分为三个阶段:首先,从上市公司的盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力、现金流量等五个方面出发择选指标,初选22个财务指标,通过因子分析进行了指标优化,提取八个公因子作为后续实证的输入变量。然后,基于样本的2014(T-3)数据作为有效年数据,并且使用2015(T-2)年的数据作为对比数据,其次,为了克服样本集的类不平衡问题,使用了 smote算法对训练集进行优化,基于此进行了逻辑回归、决策树和支持向量机模型的实证研究,研究显示,在三个单独模型中,支持向量机模型具有较高的预测准确率以及较为稳定的效果。最后,通过上述三种模型的判别结果作为输入变量,建立了两种组合预警模型,结果表明:针对本文所选样本,两种组合预警模型的准确率均达到了 85%以上。由此可以认为组合预警模型的效果优于单一预警模型,且基于本文的指标体系和择选年份数据可以达到较好的预测结果,本文建立的预警模型是有效且实用的。公司管理者可以根据其公司的具体情况,参照本研究对公司未来的的财务状况进行量化预判,同时结合其他非定量的因素,分析财务危机发生的原因,达到及时预警的目的,有效地降低财务危机发生的风险,维护投资人、企业以及各部门的相关利益。