时代在不断前行,社会也在随之发展,公司面临的竞争压力越来越大,由此公司发生财务危机的可能性也越来越高。许多上市公司由于财务状况问题而面临破产危机。在此背景下要想促进公司长远发展,就必须对其进行财务预警,尽可能早的为管理者发布预警,从而采取相关措施及时调整。建立财务危机预警模型已成为理论与实践相结合的重要研究方向。一旦上市公司被“ST”后,既会导致公司正常经营受到很大的影响同时也会给投资者带来巨大损失,因此用其财务数据构建财务危机预警模型来提前发现风险、规避风险,不仅仅是研究型学者的研究方向同时也是众多管理者等相关人员关注的话题。文章的理论概述部分首先介绍了选题背景及选题意义、相关文献和主要用到的研究方法等。然后对财务危机的概念界定、表现形式、影响因素等相关理论进行探讨以及介绍了定性分析和定量分析两种分析方法的财务危机预警模型。最后接着详细介绍了集成方法的原理和它在财务危机预警应用中的优势,进而在此基础上,对财务危机预警问题进行研究,文章主要分为数据准备和模型预测两个部分。首先,文章选取了2018,2019年期间65家被“ST”的A股上市公司,并按1:3比例配对同行业、同类型的195家健康的上市公司作为研究对象。首先从上市公司财务报表中选取了35个财务比率指标,然后通过Mann-Whitney U非参数检验筛选出了在ST样本公司和非ST样本公司之间有差异的21个财务指标,并得到了最初的指标体系。在选择重要性财务指标方面,文章采用随机森林的MDA方法对财务指标的的重要性进行判别,最终得到每股收益率,每股经营活动现金流,流动资产周转率,净资产收益率,营业利润率这五个指标的重要性较高。其中每股收益率,每股经营活动现金流的重要性分别达到了24.71%,15.28%。前五个最重要的财务指标都与净利润,所得收益,现金流量和净资产有关。这表明当上市公司在财务状况出现危机的初期,财务异常首先会在在利润和现金流量等相关财务指标上表现出来。文章运用集成学习方法来提前判别上市公司是否会陷入财务危机。在实证分析阶段,分别比较了传统的logistic回归模型、随机森林模型和以逻辑回归为基学习器的集成学习模型,结果表明集成学习财务危机预警模型的准确率有了明显的提高。