近年来,我国市场竞争不断加剧,很多上市公司面临着巨大的挑战,并导致很多公司陷入了财务危机状态。公司财务危机预警是依据公司现有的指标数据来预测公司未来的财务风险水平。该行为能帮助公司的经营者和投资者提前识别企业未来所面临的财务风险,使经营者关注并采取行动改善公司经营状况,投资者改善投资策略,降低投资风险。公司财务危机预警已经被越来越多的研究者所重视。本文研究的是中国上市公司财务危机预警方法。本文的第一章是绪论,第二章是财务危机预警模型的构建,第三章是中国上市公司财务危机预警的实证分析,第四章是中国津滨公司财务危机的预警,第五章是政策建议,最后是结论。本文的研究重点:一是最优模型组合的选择,不同的模型组合对公司财务危机状态的识别能力不同。二是不同预测期限模型的构建,预测期限是衡量模型性能的重要标准。三是财务危机预警方法的应用,将研究应用到实践中是检验其具有现实意义的重要体现。本文的创新有二点:一是通过遍历64种模型组合的方式,以财务危机预警模型的判别精度Accuracy最高为目标函数,确定一组最优的模型组合,由此构建了可识别中国上市公司4种财务危机状态（正常,ST,*ST,退市）的财务危机预警模型。二是本文模型具有提前1-5年的财务危机预警能力,且预测精度均高于K紧邻（K-Nearest Neighbor）、神经网络（Artificial Neural Network）、支持向量机（Support Vector Machine）、决策树（Decision Tree）、逻辑回归（Logistic Regression）、线性判别（Linear Discriminate Analysis）在内的6种典型的大数据方法构成的单一模型组合。研究发现,“经营活动产生的现金流量净额/净债务”,“基本每股收益”以及“经营活动产生的现金流量净额占比”为中国上市公司短期财务危机预警的关键指标;“长期负债占比”,“净资产收益率”,“经营性现金净流量/营业总收入”,“货币供应量M₂”为中国上市公司中长期财务危机预警的关键指标。不同预测期限的中国上市公司财务危机预警模型的最优模型组合有着一定的差异;在公司财务危机的预警过程中为得到更准确结果,可以根据T-m（m=1,2,3,4,5）年财务危机预警模型预测结果的众数作为最终的预警结果。