中国资本市场成立至今,在规模和速度上走过了西方百年的发展道路。这十四年的发展历程已清楚的表明,中国在改革开放中,坚定不移发展市场经济的大方向和中国公民对资本市场在中国经济发展中的地位和作用的重要性已基本形成共识。资本市场对国民经济发展起到重要的促进作用,但也存在不少问题。据统计,2001年中期亏损的上市公司超过100家,预警的公司超过70家,成为新的历史之最。如何客观评价上市公司财务状况,尤其是预测可能出现财务失败的公司,对于投资者及时调整投资决策,监管层准确识别盲目融资公司以及投资银行有效发掘潜在服务客户都具有重要意义。针对国内外企业财务风险判别研究中长期忽视财务数据时间序列特征的明显不足,本文以估计样本的多年财务数据为基础,构建了适用于财务危机判别的时序数据立体空间,确立了以时序数据空间为基础的财务危机判别模型,提高了样本中重要财务趋势特征的信息含量,采用全局主成分方法解决了模型中因子间的多重共线性问题,从而使logistic回归方法应用的规范度和严谨度得到明显改善。并以实证的方式证明了全局成分法在财务预警模型能够在上市公司出现持续性亏损的两年前即提供准确度较高的预警信号(正确率为70%)。通过与其他财务预警方法的比较,说明了全局成分法在理论上用于财务预警的优势,同时实证了用全局成分法建立的财务预警模型在财务预警上的实际效果。为全局成分法在财务预警的运用上的后续研究提供了一定的思路与依据。