随着我国市场经济体制改革的深化，我国资本市场特别是证券市场近几年得到了迅速发展。截止到2005年12月31日，在沪深证券交易所上市的公司已达1381家(A、B股)，其中大部分上市公司能迅速成长壮大，但也有相当部分上市公司由于经营不善陷入了财务困境，据统计2003年、2004年、2005年分别有120家、126家和122家上市公司因财务状况异常被“特别处理”。这种现象越来越频繁地发生既破坏了证券市场的秩序，也严重损害了广大投资者的利益，能否准确地预测上市公司财务困境越来越成为广大投资者及学术界关注的热点问题。随着我国证券市场的日益规范化，根据在客观、公允基础上披露的上市公司的财务报告，通过选择信息含量高的财务指标构建合理的预测模型，获得对那些财务状况出现严重恶化的上市公司的预警信号不仅是可行的，而且还能使债权人避免贷款的高风险，投资者避免或减少投资损失，公司经营者根据这些信号及早采取相应措施。同时，对国家证券监管部门监控上市公司质量和减少证券市场风险也有重要的现实意义。 第一章，引言。说明本文研究背景及意义、研究目的、研究范围、研究方法手段和研究框架，同时也提出了财务困境的概念及如何界定我国上市公司的财务困境。国外大多数学者把清算或破产作为企业陷入财务困境的标志，但由于我国证券市场缺乏健全的退市机制，迄今为止上市公司破产的案例仍寥寥无几，结合我国实际情况，本文将上市公司因财务状况异常被特别处理(简称ST)作为企业陷入财务困境的标志；并且本文认为财务困境就是由于企业盈利能力持续下降以及现金流量严重不足而造成企业无力支付到期债务或费用的一种经济现象，企业破产是最严重的财务困境。 第二章，文献综述。本章对国内外财务困境预测模型研究进行回顾和评述，在国外，关于财务困境预测模型研究历时已久，其研究成果也比较成熟，近几年国内研究也方兴未艾，目前，国内外已形成一定的财务困境的实证理论，但是，在前人的研究中仍然存在一定的问题：如在选取样本上没有划分行业，缺乏遴选预测变量的综合性理论框架等问题。无论如何，国内外研究成果为我们进一步研究财务困境模型构建问题奠定了坚实的理论基础，提供了一定的研究框架。 第三章，我国制造业上市公司财务困境预测模型的构建。本章参照2001年4月中国证监会发布《上市公司行业分类指引》，仅以沪深两市制造业上市公司为研究对象，采取配对取样的方式，分别选取2003年、2004年和2005年36家财务困境公司(简称ST公司)和36家非财务困境公司(简称非ST公司)共72家制造业上市公司作研究样本。在此基础上，根据现代财务理论选择反映企业偿债能力、运营能力、盈利能力、成长能力和现金流量等五个方面财务比率指标作为自变量。最后，分别对用以构建模型的Logistic回归分析和Fisher判别分析两种统计方法的相关理论进行了介绍，并提出理论模型。 第四章，实证结果及简要分析。首先对样本进行描述性统计，然后用T-检验判别分析法寻找区分上市公司财务状况的核心指标，结果显示在早期现金比率、流动资产周转率与净资产收益率有很好判别作用；而后期，每股收益和每股经营现金流量有较高判别精度，这五个指标是我们进行财务困境预测的核心财务指标。然后使用以上财务指标分别用Fisher判别分析法和Logistic回归分析法构建预测模型，并对实证结果进行简要分析； 第五章，研究结论及局限性。结合前边实证分析，得出有关结论，同时也指出了本文研究的局限性。 通过实证研究，本文主要得到如下结论： 1、财务困境是由于企业盈利能力持续下降，现金流量严重不足而造成企业无力支付到期债务或费用的一种经济现象。 2、我国上市公司财务比率指标包含着预测财务困境的信念含量，本文选择17个财务指标中有10个指标对判别和预测财务困境有明显作用，其中：现金比率、流动资产周转率、净资产收益率、每股收益及每股经营现金流量是判别和预测财务困境的核心指标。 3、实证分析结果显示Logistic回归模型判别效果最好。