近年来，随着国际经济、政治环境的不断变化，企业所面临的内外部环境日益复杂多变，由此导致我国及世界范围内的企业正在面临或已经宣告破产的案件频繁发生，如何对上市公司的财务困境进行预测成为了社会普遍关注的问题。　　 本论文首先在总结国内外有关企业财务困境研究成果的基础上，对财务困境的概念进行界定；其次，通过对目前企业财务困境预测的常用模型的介绍，选定因子分析法对制造业财务困境进行研究，并结合合并报表、母公司报表有用性研究的相关文献，确定本文的研究思路，即分别采用合并报表数据和母公司报表数据建立预测模型并对二者的预测准确率进行比较。在实证研究部分，本文以我国A股上市制造业48家公司为研究样本，将上市公司被实行特别处理(ST)界定为财务困境企业，首先采用上市公司发生财务困境发生前三年合并报表数据进行单变量分析，观察危机组和正常组是否有较大差异，然后选取上市公司t-2年截面数据，运用独立样本T检验分别对基于合并报表数据和母公司报表数据的财务指标进行筛选，选定具有显著性的指标为样本建立模型，确定了财务困境企业与财务健康企业的临界值，并对模型进行回判检验和预测检验，比较两个模型的判别准确率。实证结果显示，基于母公司报表数据的预警模型优于基于合并报表数据的预警模型。最后，本文总结了研究的结论与不足之处，并对债权人和企业经营者运用模型进行财务困境预测提出了应用建议，希望通过模型的建立及预测效果比较，对制造业上市公司会计信息使用者在企业财务危机控制及数据选择方面能发挥一定的作用。　　 在本文的分析中，笔者认为在以下几个方面有所创新：(1)研究角度上的创新，笔者将合并报表、母公司报表的有用性研究延伸至财务危机预警领域，通过构建基于两套数据的模型，比较二者的判别准确率，回答了相关决策者在研究财务危机预警时数据选择的问题，具有一定理论意义和现实意义。(2)研究方法上的创新，在实证分析部分，采用相对简单易操作的因子分分析法构建制造业上市公司预警模型，充分遵循了统计方法运用的前提假设，为推进和完善因子分析法构建财务预警模型在我国进一步的运用和建立我国其他行业财务危机评价系统提供参考。(3)数据时效性强，选取了16家2010年首次被ST的公司样本和对应的32家正常经营公司样本，采用t-2年截面数据进行分析，更具有现实意义。