在激烈的市场竞争中，企业时刻都遭受着陷入财务危机的威胁。然而企业面对财务危机的威胁不是束手无策，而是可以提前预知。因此，构建彼此不相关且信息涵盖量大的财务危机预警指标体系，以及预测能力高的财务危机预警模型，对于证券市场的投资者和公司管理层而言，无疑能起到稳定证券市场、稳定国民经济乃至稳定社会发展的重要作用。从30年代开始，美国与欧洲许多国家的研究者们已经开始进行财务危机预警研究，而近年来国内的学者在这一领域也作了相当的努力。但是以往的研究大都单纯以企业财务比率为解释变量进行模型估计。本文应用我国上市公司的财务报表数据，在财务数据的基础上加入股权结构、董事会信息和审计意见类型三类非财务信息变量，采用Logistic回归方法和Fisher判别分析对我国上市公司进行财务危机预警研究。本文首先介绍了财务困境的概念和财务困境预警研究的理论、方法，同时也介绍了国内外已有的研究，尤其回顾了将非财务变量应用于该领域的相关研究，并指出了本文的研究重点。第二部分对非财务因素进行了分析，主要介绍了运用股权结构、董事会信息、审计意见类型进行财务危机预警研究的理论基础。第三部分是研究设计，主要介绍样本和预警变量的选取，以及实证研究所使用的方法和模型。第四部分在运用主成分分析提取主成分后，分别使用Logistic回归方法和Fisher判别分析构建了基于财务指标的预警模型和引入非财务信息指标的预警模型，并进行比较研究。最后，本文提出研究结论，并探讨了本研究的局限性和有关研究领域未来的扩展方向。本文的特色及创新之处在于：一是采用新的样本配对方法，增强了模型的适用性。二是指标体系中引入了盈余管理、利润操纵程度指标和非财务信息，使预警指标体系更加完整。三是构建了引入非财务信息指标的预警模型。从研究的结果看，引入非财务指标后建立的模型的预测能力均要比仅使用财务指标而建立的预警模型更为理想。