随着世界经济联系的日益紧密,我国企业面临的竞争态势日益严峻,而我国经济体制改革深入和资本市场迅猛发展的现状也带来了更多的不确定因素,在这样的背景下,企业经营过程中稍有不慎就可能陷入财务危机的困境,因此,建立财务危机预警模型,预测企业财务状况,防范财务危机成为了一项迫在眉睫的任务。传统的财务分析方法与财务预警模型通常以财务指标为基础预测企业财务状况。然而安然事件的发生对传统财务危机预警方法提出了挑战,人们发现仅仅基于财务数据的危机预警分析已很难应对复杂多变的经济环境。鉴于此,本文试图将部分非财务信息引入到财务危机预测体系中。在前人研究成果的基础上,本文采用实证分析的方法对我国上市公司财务危机进行预警研究,希望能为后续研究提供一定的参考价值。本文选取了2007至2009年的80家ST公司为财务危机公司的样本,另根据行业相同、规模相近的原则选取了160家正常公司作为配对样本,进而选取了17个财务指标、7个非财务指标分别对财务信息与非财务信息进行量化,运用T检验、相关性分析等对初选指标进行处理,剔除部分指标,最终确定危机发生前预警模型的自变量指标。随后文章分别应用Fisher判别分析模型与Logistic回归模型,比较分析两种模型在引入非财务信息前后的判别准确度,检验了非财务信息对于财务危机预警的贡献。研究结果表明,财务信息在财务危机预警中有着不可忽视的贡献,然而非财务信息的引入也可以大大提高模型的预警能力,可见非财务信息对于企业财务危机预警同样有着积极的意义。这说明,引入非财务信息是提高一种模型财务危机预警能力的有效方法。