本文研究的是上市公司财务危机预警机制问题。目前,上市公司的财务危机问题已成为社会关注的焦点问题之一,建立财务预警系统,有效地防范财务危机的出现,己是刻不容缓的财务管理课题之一。我国关于财务危机预警机制的研究尚处于起步阶段,对财务危机预警机制的进一步研究具有重要的理论和现实意义。本文在借鉴该领域研究成果的基础上,较为系统地论述了企业财务预警系统的理论模型与应用方法。并以因财务状况异常而被列为特别处理公司(ST公司)作为界定上市公司财务危机的标志,选取制造业被ST公司及其配对公司作为研究样本,利用公开的财务报表数据,全面选取偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力、现金流量和要素结构共26项财务指标作为初始研究变量,然后对其作独立样本T检验,筛选出具有显著影响的16项指标,为了有效地消除共线性的影响,再采用主成分分析法选择8个综合变量作为最终研究变量。然后将样本随机划分为学习样本和检验样本,并应用Logistic回归和BP神经网络对我国制造类上市公司进行财务危机预警的实证研究并得出相关结论。文中的主成分分析法用SPSS实现,Logistic回归和BP神经网络分别使用Eviews和Matlab实现。研究结果表明,利用前三年年报的财务数据,本文所构建的模型都能够较准确预警出进入ST板块的公司。