在这个全球化的时代,各国经济蓬勃发展,市场竞争也越发激烈,各个行业的上市公司都面临着各种各样的风险和挑战。由于企业经营管理和财务状况的不确定性日益突出,引发企业财务危机的因素越来越多,上市公司陷入财务困境的概率也比以往更高。因此,对财务状况进行分析,使经营决策者及早发现潜在的危机信号,企业、金融机构以及投资者们便能够采取相应的预防措施,显得尤为重要。建立一个准确高效的财务困境预警模型,已成为理论和实践中的重点研究方向。本文以我国沪深两市的A股上市公司为研究对象,将被实施特殊处理,即冠以“ST”作为企业陷入财务困境的标志,选取了2015-2019年共216家上市公司作为研究样本,并基于反映公司盈利能力、成长能力、营运能力、偿债能力、现金流量和股权结构的六个方面选择了30个财务指标及3个非财务指标,构建了T-2、T-3和T-4年的财务预警指标体系。通过显著性检验对在ST公司和正常公司之间具有显著性差异的指标进行初步筛选,其中根据K-S正态性检验结果,对服从正态分布的指标采用独立样本T检验,对不服从正态分布的指标采用Mann-Whitney U检验。进而得到T-2年保留了29个指标,T-3年保留了25个指标,T-4年保留了24个指标,表现出了离ST年份越近,在ST公司和正常公司之间具有显著性差异的指标就越多的特征。然后采用因子分析方法对指标进行降维处理并消除多重共线性,以每个样本的公共因子得分作为数据基础,构建了基本分类算法下的逻辑和决策树模型,以及集成学习算法下的随机森林、XGBoost和Stacking分层模型,来对第T年的财务状况进行预测,并利用相关评价指标对各个模型在不同数据时段的财务预警效果交叉对比。结果显示,基于T-2、T-3和T-4年最终数据构建的财务困境预警模型,距离第T年越近,每个模型的预测效果都会越好,并且集成学习算法模型对于财务困境的预警效果在每一年都要优于基本分类算法模型,其中Stacking分层模型的预测表现最好,它在T-2年的预测准确率达到了0.886,AUC值达到了0.934;在T-3年的准确率为0.796,AUC值为0.866;在T-4年的准确率为0.727,AUC值为0.765。并且该模型在T-2年时的召回率为1,即可以完全识别出财务困境公司,对于企业进行财务预警作用重大。通过本文的实证分析,不仅验证了上市公司出现财务危机具有动态累积性的特点,并且构建的财务困境预警模型也得到了较高的预测精度,根据不同时间结点的模型预测效果,在对应时点采取相应的预防措施,防患于未然,具有很强的可行性和实际意义。