信息披露是规范上市公司行为、保护中小投资者利益和提高证券市场配置效率的最有效手段。上市公司有义务提供真实、全面、及时、充分的信息。然而,自中国证券市场成立17年来,上市公司信息披露违规行为屡见不鲜。目前学术界对上市公司信息披露违规预警机制的研究尚不完善,虽然有部分研究机构已经开展了对上市公司信息披露状况的评级,但大都是一种事后的结果性评价。本文的研究目的就是要把这种事后评价转到对结果的事前预测上来。因此,本文选取了2002-2007年受到中国证监会以及深圳证券交易所、上海证券交易所公开谴责、公开批评或公开处罚的非金融类A股上市公司为研究对象,并根据一定的配对原则选取了相应的控制样本。本文首先分析了信息披露违规公司在违规前一年的各项征兆。其次从财务、公司治理和外部治理环境等方面建立回归模型验证上市公司信息披露违规的诱因,并在此基础上针对我国上市公司信息披露违规的情况,建立一套基于财务、公司治理、市场表现和外部市场环境相结合的预警系统,通过运用Fisher判别模型、多项Logistic回归模型和SVM支持向量机模型对上市公司违规的发生概率、严重程度进行判别和预测,并对线性模型和非线性模型应用于信息披露违规预警的效果进行了比较分析,最后提出化解信息披露违规的预控措施。通过本文的研究,可以得出结论:利用本文建立的上市公司信息披露违规预警模型对中国上市公司进行违规风险预测是可能的,也是具有实际操作性的。