随着市场竞争的日益激烈,企业随时有可能陷入财务危机当中。因此,无论对于公司在社会中的各种利益相关者而言,还是对于国家的发展稳定而言,构建一个完善而精确的财务危机预警模型,能够准确地预知企业未来的财务发展状况显得尤为重要。　　从以往的研究中不难发现,Logistic回归和 Fisher判别已经成为了构建上市公司财务预警模型的主旋律,然而对于预警指标的选择基本还局限于财务数据或者只是简单地涉及某方面非财务信息,其实公司的许多层面对于上市公司的财务危机发生都有显著性作用,因此,本次对于财务预警模型的研究不仅包括全面的财务数据,还秉承重要性原则,从股权结构、治理结构、重大事项、人力资本以及一些宏观指标这几个方面引入非财务信息,力求构建更准确的财务危机预警模型。　　本文首先通过总结国内外学者对于财务危机的定义、财务危机预警模型的研究以及对于非财务指标信息在财务危机预警模型中的应用,然后设定的样本及配对样本、预警指标的选取准则,随后选取了2010-2012年首次被ST的44家ST公司作为样本,44家非ST公司作为配对样本以及选取财务指标24个,非财务指标12个;运用T-3年的上市公司数据信息计算和量化各指标。通过正态检验和显著性检验选取显著性指标、因子分析降低维数,而后先后使用 Logistic回归分析方法和Fisher判别分析方法,分别建立了基于纯财务指标的预警模型和引入非财务指标后的综合预警模型,比较分析预警效果。　　研究表明:通过Logistic回归方法和Fisher判别分析方法构建的财务危机预警模型都具有良好的预警效果;财务指标对于财务危机预警具有显著性的作用;不管是Logistic回归方法,还是Fisher判别分析方法在引入非财务指标后,可以提高预警模型的预警能力;Logistic回归分析方法比 Fisher判别分析方法构建的财务危机预警模型的预警效果要好。