我国资本市场自建立以来规模不断扩大,已拥有上交所、深交所和北交所等,并形成沪深主板、中小板、创业板、科创板和新三板等多层次资本市场,目前已有四千多家A股上市公司。由于资本市场繁荣,上市公司数量增加,加上证监会愈发采用严格政策逐步完善资本市场,特别处理（下文简称ST）上市公司数量显著增加。在2019年和2020年分别被实施ST的股票达到90只和110只,是以往年份两倍以上,被实施ST后,无论对上市公司本身还是对投资者来说,一般都会带来严重损失。因此,我们从财务风险角度进行研究,通过对财务风险识别和财务风险预警模型等研究,以此来警示或规避ST是非常必要的。我们研究了经典的Zscore、Mscore和Fscore三大财务风险识别和预警模型,我们发现国内基于模型中一二个模型研究和展开较多,通过对三大模型的20个财务指标分析和研究发现,单个财务指标在财务风险分析中都有重要的意义,并且指标间相关性较低。因此,我们采用1998年至2021年间ST和非ST上市公司作为样本,分别选取当年（实施ST时的基准财务报告的年份）、上期和下期三年间财务年报数据,进而得到可用的数据样本容量为:ST:462个样本;NST:5458个样本。我们以数据维度为3*（462+5458）的数据为基础,重新计算Zscore、Mscore和Fscore的值,以此检验财务风险模型的有效性研究发现,Zscore有一定的效果,仍有很大的改进空间,而Mscore和Fscore模型的效果较差,因此我们重新建立了两个新模型。首先,由于三大经典模型在指标构建上存在很大差异,因此直接用三大模型作为三因子来诠释ST,建立ZMF新模型的效果明显优于单个模型,其伪R2为28.5%,AUC为93%,当年（Y=0时）一类和二类错误分别伪10%和15%;其次,我们分别用逻辑回归和人工智能的K近邻（KNN）方法建立F10新模型,模型效果明显优于单个模型,略好于ZMF模型,其伪R2=30%,AUC为93%,当年一类和二类错误分别为9%和17%;最后,研究发现F10新模型多空策略存在超额收益,证实了新模型是有效的。因此,ZMF模型和F10模型对财务风险的识别和预警有一定作用和指导价值。