新破产法的实施和证券市场管理机制的不断完善拉开了我国上市公司优胜劣汰的帷幕。企业财务预测是一个重要的科学管理问题,其本质是分类问题,最主要目的一是确定能区别财务失败公司和财务正常公司的显著性指标,二是找到最有预测力的模型。尽管现实中企业的财务状况复杂多样,人们往往将财务预测当作两分类问题来解决。本文着眼于我国上市公司财务状况多样化的经济现实,总结了前人企业财务预测的研究成果和传统二分类研究的缺陷,旨在引入新的企业财务预测方法,构建一个单行业多分类财务预测模型。本文通过以下三个步骤来实现该目标:首先,借鉴吕长江(2003,2004)的财务分类理论,结合我国制造业上市公司的实际财务状况,本文将我国的制造业上市公司划分为财务正常、财务困境和财务破产三种类型。在此基础上,本文按照整个制造业上市公司的实际财务分布构造了研究样本。其次,为提高预测精度,得到最具预测力的指标,本文综合应用了Kruskal-Wallis单向秩方差分析、中位数检验、聚类分析和主成分分析4种方法筛选预测变量,并分别构建了提前一年、提前二年和提前三年的财务预测指标体系。最后,我们引入SVM模型,分别构建了提前一年、提前两年和提前三年的财务预测模型。