在中国市场经济快速发展的同时，我国证券市场也逐渐走向成熟。投资者在选择投资标的时，面临的风险变得多样化；证监会等监管机构在监管数量日益增加的上市企业行为时，面临的挑战也更大。而事实上，结合我国A股市场近年来发生的几起令人瞠目结舌的上市企业舞弊事件，可以发现企业不仅会因为经营失败而面临财务危机，还会由于财务舞弊行为导致财务危机。而后者的行为欺骗了投资者与监管机构，一经暴露，往往会给整个市场带来更大的损失。企业作为社会经济重要的组成部分，其面临的各项风险以及进行的经营活动都是动态变化的，企业发生财务危机所造成的影响是不容小视的。因此，对企业建立更加有效、更加符合当下中国市场状况的财务危机预警模型是十分有必要的研究课题。
　　反观至今以来关于企业财务危机预警模型的研究，企业披露的财务数据均是这些模型中不可或缺的组成部分，但是极少有研究能够站在财务舞弊的角度，质疑上市企业披露的财务数据真实性。因此，本文试图在财务危机预警模型中考虑到财务数据舞弊这一因素，使用Benford法则来检验上市企业的财务数据的真实性，并将检验的结论作为财务指标的特征之一纳入SVM算法构建财务危机预警模型。
　　本文在厘清财务危机定义、预警指标选取、预警模型构建、Benford定律等相关概念的基础上，从五个维度构建了财务指标体系，提出了Benford因子的构造方式，并使用2014-2017年共计102家混合行业的A股上市公司的财务数据进行了实证研究。在对比各年单一SVM模型与Benford-SVM组合模型的预测准确度后，结果表明Benford因子能够有助于预测企业发生财务危机的可能，纳入了财务数据质量特征的组合模型的预测能力更强。