财务危机是一个企业无力偿还到期债务的困难和危机,它不仅危及到企业自身的生存与发展,而且还影响到投资人、债权人和国家的利益。随着我国市场经济体制改革的深化和资本市场的快速发展,市场竞争越来越激烈,上市公司时时遭受着危机的威胁,如果不及时防范危机,上市公司将陷入困境中。因此,预测上市公司的财务危机成为投资者、债权人及证券市场监督机构广泛关注的课题。在我国,财务危机的预测研究才刚刚起步,我国的资本市场发展不过十几年的时间,对于公司财务预警的研究无论在宏观上,企业微观中,研究角度上,研究方法上都和国外存在较大的差距。而一些上市公司为了自己的利益粉饰财务报表,人为的操纵利润,使得完全使用报表的财务数据进行分析存在很大的隐患。 针对这一问题,本文选择了20家处于财务危机的公司和20家财务正常的公司为样本,采用实证分析的方法对我国上市公司财务危机进行预测研究。本文首先对财务危机预警的现有相关理论及模型进行了简单的介绍与比较,在此基础上,根据财务状况恶化(以被ST为标志)前四年到前一年的数据,即根据沪、深两市公布的有关我国上市公司的资料信息,选取了15个指标变量并进行了检验分析,最后筛选出7个财务指标。与以往的研究不同的是,考虑到建立财务危机预测模型时,无论国外还是国内学者,他们的研究都是以会计信息是真实的这一假设为前提条件来建立财务危机预警模型的,然而一些企业利润操纵的行为使得这样建立起来的财务危机预警系统的应用缺乏实际意义。因此,本研究在这7个指标的基础上把非财务指标纳入到了财务危机预测体系中,建立了包含财务指标与非财务指标的混合指标评价体系。此外,本文还尝试把数据挖掘的C4.5决策树算法引入到财务危机的建模过程中,最后与Fisher判别法得出的结论进行比较分析。 从研究的结果上看：我国上市公司的财务数据是比较有效的,具有较好的预测能力。而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模型要好,这说明在建立财务危机预警模型时,考虑财务指标以外因素的影响并通过一些技术手段来减轻其对建立模型的影响,是可行的。此外,使用C4.5决策树建立的预测模型自判能力要比预测能力好。