随着我国整体经济和金融市场的不断发展,非金融业上市公司的数量迅速增加,规模迅速扩大,非金融业上市公司已经成为我国国民经济的重要组成部分,为我国国民经济的快速发展做出了巨大的贡献。与此同时,非金融业上市公司资产结构中,金融资产的比重不断攀升。这也导致金融风险由金融业向非金融业传导,非金融业上市公司面临的财务危机风险大大增加,这一点在我国也尤为突出。据统计,中国非金融业企业2015年底负债率高达156%,其中国非金融业企业的比例高达65%。需要注意的是,非金融业企业财务危机的产生原因与金融业企业产生财务危机的原因并不相同,金融业的财务预警指标以及财务预警模型并不完全适用于非金融业上市公司。同时,随着市场竞争的愈发激烈,构建动态财务预警模型,实现一定时期内公司财务危机概率的预测和输出也迫在眉睫。因此,本文以中国非金融业上市公司为研究对象,基于Forward Intensity方法建立了符合我国非金融业上市公司实际的动态财务预警模型,旨在提高我国非金融业上市公司的风险管理和防控能力,促进我国非金融业上市公司的快速发展,维持我国经济市场的正常秩序,预防债务危机的发生。本文从财务预警指标和财务预警模型两个方面总结并梳理了国内外的相关研究,指出在已有的研究多是针对于金融业企业,缺乏对非金融业企业财务预警的研究,此外,已有的财务预警模型多为静态财务预警模型,缺乏对财务危机概率的长期动态预测,针对于这两个问题,本文以实现中国非金融业上市公司财务危机的动态预警为目标展开了相关研究。首先,本文对财务风险、财务危机以及动态财务预警等相关概念进行了界定,考虑到相对于国外而言,中国上市公司很少被退市,因此以公司是否被特别处理来作为中国上市公司财务危机的判断标准,并以构建动态财务预警模型为目标,设计了基于Forward Intensity方法的动态财务预警模型,采用极大似然法对模型进行参数估计,进而获得上市公司的动态财务危机概率。其次,基于中国非金融业上市公司的发展实际,以中国非金融业上市公司财务危机的成因为切入点,从盈利能力、偿债能力、发展能力、现金流量和市场表现五个方面构建了中国非金融业上市公司的财务预警指标体系,并基于统计学方法实现了指标的筛选,提取了显著指标。最后,本文基于400家中国非金融业上市公司的实际数据对指标体系及模型进行了实证检验,输出了公司的动态财务危机概率。实证结果表明,Forward Intensity动态财务预警模型能够输出一定时间内公司出现财务危机的概率,且具有较高的预测精度,能够实现中国非金融业上市公司的动态财务预警,有效地帮助中国非金融上市公司开展财务风险管理,促进中国非金融上市公司的健康持续发展。