随着经济全球化的深入展开,企业之间的竞争越来越激烈。在如此局面下,企业面临的各种风险和危机四伏,企业急需建立一套财务危机预警机制。而农业上市公司作为农业产业化进程的主力军,因为其独特的经营状况和农业生产的显著特征,与其他行业的财务危机预警系统有很大的差别。农业上市公司面临着自然风险和市场风险的双重压力下,迫使我们不得不建立财务危机预警系统来为农业上市公司规避风险、提早诊断和化解危机提供有力的依据。本文的研究目的就是建立适合农业上市公司的财务危机预警模型。本文运用逻辑logistic回归方法和多元判别分析方法,利用我国农业上市公司的财务数据,进行公司财务危机预警模型的实证研究,通过实证研究建立了适合农业上市公司的模型,并取得了较好的预测效果。研究结果显示,净资产收益率、农业收入占主营业务收入百分比、总资产周转率、流动比率和主营收入现金含量在logistic模型中具有比较好的预警能力;而在F分数模型中主营业务收入增长率、营运资金÷期末总资产、期末留存收益÷期末总资产、(税后纯益+折旧)÷平均总负债、期末股东权益的市场价值÷期末总负债和(税后纯益+利息+折旧)÷平均总资产这几个指标才具有较好的预警能力。这一问题说明在不同的模型中不同的指标才具有较好的预警能力,甚至在相同的模型中不同的公司类型所需要预警指标也是不相同的,这也是作农业上市公司财务危机预警模型研究的必要性。逻辑回归模型和多元判别模型各有所长。利用逻辑回归模型可以简化很多问题,基本的估计问题就简化为:给定一家公司是属于某个特定的总体,那么在某一特定期间内,公司破产的概率是多大?对破产的先验概率和预测变量的分布,不需要作任何假设,这是逻辑模型的主要优点。而且逻辑回归模型的预测精度也是很好的。相对逻辑回归模型,多元判别分析模型也表现出了良好的预测能力;如果综合其各方面的特点,如直观性、可理解性、简便易用等方面的优点,多元判别分析模型要优于逻辑回归模型。所以,多元判别分析在农业上市公司财务危机预测中仍然有着较大的发展空间。