近年来，百年银行的宣告破产，表面光鲜的公司瞬间倒闭，让监管部门提高了警惕，给投资者带来了极大的影响。上市公司作为证券市场的主体，对优化资源配置、推动国民经济发展、建设现代企业制度等方面起着重要的作用。面对变化莫测的经济形势，上市公司构建一套完善的财务困境预警系统是非常必要的。抓住上市公司在出现财务困境前表露的种种异常现象，利用统计和非统计的方法构建财务困境预警模型成为了人们普遍关注的一个话题。通过对国内外研究学者成果的学习，结合我国上市公司出现财务困境的原因，本文对构建财务困境预警模型的指标进行了初步选择。在构建财务困境预警模型时，对初步选择的财务指标进行了相关性、显著性和多重共线性检验，利用二元Logistic回归模型对其进行筛选，并应用COX模型构建上市公司财务困境预警模型。本文以我国A股上市公司为研究对象，对上市公司财务困境预警进行研究。为了提高财务困境预警模型的精确度，对研究样本进行了简单的分类，将其划分为成长型行业、稳定型行业和周期型行业，并分别构建了模型、检验其预测能力。利用研究对象2007年—2011年半年报的财务数据进行实证分析，选取财务健康公司和财务困境公司的比例为1:1，则研究结果的判断标准以0.5为分界点。实证检验的结果是成长型行业、稳定型行业和周期型行业的财务困境预警模型的预测准确度均高于60%。值得一提的是，实证研究的结果表明对上市公司行业划分构建的财务困境预警模型比没有对上市公司行业划分构建的财务困境预警模型的准确度高。将COX模型、二元Logistic回归模型和多变量判别模型分别构建的上市公司财务困境预警模型进行比较，结果显示COX模型构建的财务困境预警模型的精确度相对较高。由此可见，基于COX模型的上市公司财务困境预警模型不管在理论研究领域还是在实际应用领域均有一定的参考价值。