制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。制造业上市公司代表着制造业中的先进企业，其财务风险是生产经营过程中一切风险的集中体现。传统的财务风险预警研究大多采用统计模型和人工智能模型仅仅从截面数据的角度构建模型，主要针对财务报表的偿债能力、盈利能力、营运能力等方面进行静态预警，缺乏有效的预警定位，不利于对制造业上市公司财务风险预警的综合考量。因此，有必要从时间维度上充分考虑制造业上市公司陷入财务风险的渐进过程，利用卡尔曼滤波对非平稳时间序列数据预测的高精度性优势，综合分析制造业上市公司三维财务风险预警的警源、警兆和警级，构建经营维、投资维和筹资维三维财务风险预警定位体系，给出制造业上市公司现警情后的可供选择的风险防控对策，为制造业上市公司、证券市场和利益相关者提供理论指导和技术支持。
　　本文依据拉帕波特价值评估模型、哈佛分析框架等理论，搭建制造业上市公司三维财务风险预警的理论框架，并综合运用卡尔曼滤波模型、面板数据分析法和系统动力学方法构建出制造业上市公司“三维财务风险监测指数模型——三维财务风险预警指数模型——三维财务风险预警定位模型——三维财务风险预警仿真模型”的预警框架体系。在此基础上，分别从经营维、投资维和筹资维三个维度，测度了三维财务风险监测指数和基于卡尔曼滤波对财务风险预警指数，并针对制造业上市公司三维财务风险进行预警定位。最后，基于系统动力学方法绘制三个维度财务风险的“风险地图”，模拟仿真关键财务变量作用下三维财务风险的变化趋势，并有针对性地给出各个维度可能的风险点和预警防控对策。本文为制造业上市公司加强财务风险管理提供了科学可行的预警模式和技术工具，对企业做出正确的预警防控对策具有指导和借鉴意义。具体而言，主要研究成果包括：
　　(1)构建了制造业上市公司三维财务风险监测指数测度模型。通过对经营维、投资维和筹资维三个维度的财务风险的识别，设计了三维财务风险监测指标体系，并采用功效系数法对行业财务风险预警指标进行预处理，熵权法对各维度财务风险指标进行赋权，基于线性加权求和法构建了制造业上市公司三维财务风险监测指数模型。
　　(2)构建了基于卡尔曼滤波的制造业上市公司三维财务风险预警指数模型并界定预警阈值。制造业上市公司财务状况会随着时间的推移而产生累积变化，在对制造业上市公司三维财务风险实时监测的基础上，通过发现其风险征兆，利用卡尔曼滤波算法刻画制造业上市公司财务状况由健康运营、到财务风险、财务危机、直到破产等一系列财务风险过程演变的动态轨迹。
　　(3)测度了制造业上市公司三维财务风险预警指数。本研究应用MATLAB编写M程序，实现了制造业上市公司三维财务风险预警的卡尔曼滤波器的计算及可视化效果。并应用均方误差最小对模型进行参数辨识，得出最合适的协方差矩阵。同时，根据制造业上市公司财务风险预警级别，划分出预警阈值。把应用滤波模型所得到的预测结果与真实状态值进行比较，从预测精度和模型分类识别能力方面检验卡尔曼滤波的拟合效果。实证结果表明，基于卡尔曼滤波的动态预警模型具有良好的预测能力和动态校正的功能，是优于现有判别技术的预警模型。
　　(4)提供了制造业上市公司发生三维财务风险预警后可供选择的预警防控对策。运用系统结构决定系统功能的原理，对制造业上市公司的经营风险、投资风险和筹资风险绘制出因果关系图和流位流率图，仿真分析了制造业上市公司不同风险点对三维财务风险的影响，并给出了可供选择的预警防控对策。
　　本文对制造业上市公司财务风险预警的理论和模型方法的研究，拓展了财务风险研究的维度和动态预警评价的理论，提供了基于卡尔曼滤波的制造业上市公司财务风险动态预测的可操作化流程，从动态监测的视角对制造业上市公司财务风险进行实时动态跟踪预测，基于卡尔曼滤波模型对制造业上市公司三维财务风险进行动态阈值界定，整合经营维、投资维和筹资维三维财务风险子系统实现风险动态定位，通过模拟仿真关键财务变量对各个维度财务风险的影响，给出了制造业上市公司切实可行的预警防控对策。