随着我国“十四五”以及疫情防控常态化的到来,上市公司是我国企业中不可忽视的一部分,具有举足轻重的作用,如今越来越多的投资者将目光转移到上市公司的运营状况以及其财务风险等方面,从而为自己的投资捕捉到更有价值的信息用于投资决策。良好的运营情况也能够坚定投资者的信心,如果该公司出现了财务危机,势必会影响投资者的信心,增加投资难度,更有甚至会出现撤资等情况,从而加大财务危机甚至出现现金流破裂导致破产的情况。上市公司发生财务危机这一过程是逐步积累的,如果在这一过程中我们能够及时发现历史数据的异常并因此研判出它的变化趋势,从而制定出相应的解决措施来规避财务风险,对上市公司及其市场参与者有着重要的价值作用。本文在总结国内外危机预警研究的基础上,以沪深两市A股上市公司为研究对象,以其是否因财务异常而被特别处理（ST）作为财务危机公司界定标准,从2017年1月1日至2019年12月31日沪、深A股上市公司中选取了上市公司样本;静态数据分析时,样本ST公司195家,非ST公司2427家,共2622家上市公司;其中,70%用于估计,30%用于检验,即137家ST和1699家正常公司构成训练集,58家ST公司和728家正常公司构成检验集。动态数据分析时,样本ST公司194家,非ST公司2201家,共2395家上市公司;其中,70%用于估计,30%用于检验,即136家ST和1541家正常公司构成训练集,58家ST公司和660家正常公司构成检验集。在财务指标体系基础上初步确定了上市公司偿债能力、盈利能力、经营能力、发展能力、现金流分析、公司治理、董事会结构和管理层激励等8个方面的财务预警指标。借助SAS和SPSS.26从多角度采集企业爆发财务危机的影响变量,完成必要的数据预处理后采用Mann-Whitney U检验和多重共线性检验进行变量筛选,并提取财务危机预测的主成分变量以降低变量维度,最后运用R语言对比分析静态COX模型、动态COX模型和其它模型的预测效果。静态COX模型对训练样本和检验样本的综合识别准确率分别为80.88%和79.90%,而财务危机样本的识别准确率却只有63.50%和62.07%;动态COX模型对训练样本和检验样本的综合识别率分别为85.09%和85.38%,而财务危机样本的识别准确率分别为69.85%和65.52;对正常公司样本而言,静态COX模型和动态COX模型的识别准确率均可达到80%以上。可以看出:动态COX模型的综合识别准确率相对静态模型有所提高,且第I类准确和第II类准确率均有所提高,与其它模型相比具有较好的预测效力,动态COX模型不仅清晰有效,而且能够动态的分析上市公司发生财务危机的趋势变化,对财务危机预警的研究具有十分重要的参考作用。