本文目的是设计一个基于上市公司财务数据信息的更加准确、有效的财务预警模型,以更有效地对上市公司进行经营管理。本文在对以往有关上市公司财务困境研究的文献的基础之上,用Logit模型、SVM算法、Random Forests算法、AdaBoost算法构建上市公司的财务困境预警模型对上市公司的财务状况进行预测,以期提前发现上市公司是否会发生财务危机,进而降低上市公司的风险,使上市公司及其利益相关者损失最小化。在构建上市公司财务预警模型时,可以选用多种算法和模型,譬如单变量分类模型、多变量分类模型、logit模型、probit模型、BP神经网络模型、KMV模型、GARCH模型、分类树、朴素贝叶斯法、支持向量机(SVM)算法、Bagging(bootstrap aggregation)算法、Random Forests算法、AdaBoost算法等等。单变量分类模型和多变量分类模型未能充分利用上市公司的财务数据信息,且主观性较强；本文以logit模型作为传统建模时模型的代表,而支持向量机(SVM)算法可以在提高维数的同时却不增加计算量,而在高维空间的分类效率更高；Random Forests算法是对Bagging(bootstrap aggregation)算法的改进,其与AdaBoost算法一样都是由多个弱分类器组合而成的强分类器,从而分类效率大大提高。综上所述,本文选用logit模型、支持向量机(SVM)算法、Random Forests算法、AdaBoost算法来构建上市公司财务预警模型。本文所使用的数据为2008-2012年发生财务危机与正常上市公司第(t-3)年公布的年度财务报表数据,本文分析所用财务指标均来源于CSMAR数据库,该数据库从短期偿债能力、长期偿债能力、盈利能力、营运能力、股东获利能力、风险水平、现金流量能力、发展能力8个方面,共计150个指标刻画了上市公司的财务状况。本文一共分为六个部分：第一章为绪论,首先介绍本文的研究背景和意义,其次介绍了本文研究目的,再其次介绍了研究思路及流程,最后介绍了本文创新之处；第二章为文献综述,回顾财务预警模型研究的现状；第三章为算法理论介绍,首先对财务困境的定义进行综述,然后对本文用到的Logit模型、SVM算法、Random Forests算法及AdaBoost算法等的理论知识进行详细地阐述；第四章为样本选取与数据处理,首先介绍本文研究所用样本的选取；然后介绍本文研究所用到的指标进行筛选的方法,并对相关数据进行处理分析,得到处理问题所需模型对应的数据；第五章为实证研究部分,用Logit模型、SVM算法、Random Forests算法及AdaBoost算法等分别对数据进行预测,得到预测结果并对各模型的预测结果进行分析；第六章为本文结论,首先得出了本文结论,其次说明了本文不足,最后对本文进行展望。通过本文研究,得到以下结论：结论1：从犯第一类错误(sort=1,预测为sort=0)的概率来看,AdaBoost(logistic)、AdaBoost(exponential)、SVM、Random Forests、Logit分别为：8.16%、12.24%、14.29%、18.37%、28.57%；结论2：从犯第二类错误(sort=0,预测为sort=1)的概率来看,AdaBoost(logistic)、Random Forests、AdaBoost(exponential)、SVM、Logit分别为：0.68%、0.68%、2.03%、4.05%、4.05%；结论3：1)Random Forests、AdaBoost等组合算法优于Logit模型与SVM算法；2)统计机器学习算法优于Logit模型(传统模型)；3)从整体来看,预测准确率的优劣次序依次为：AdaBoost(logistic)、 AdaBoost(exponential)、Random Forests、SVM、Logit,其误分率分别为：2.54%、4.57%、5.08%、6.60%、10.15%。结论4：从本文所用算法的误分率低于以往文献中所构建模型的误分率,因此可以更有效地预测上市公司发生财务危机的概率。对于员工,如何选择发生财务危机概率低的上市公司就业以避免失业；对于证券投资者,如何选择发生财务危机概率低的上市公司以避免投资损失；对于经营者,如何提前预测所经营的上市公司发生财务危机的概率以避免经营失败；对于公司,如何提前预测其它上市公司发生财务危机的概率以找到相对稳定的合作者；对于债权人,如何预测债务上市公司发生财务危机的概率以避免坏账发生,都起到了极大的预警作用。本文的创新特色主要体现在以下3个方面：1)财务指标的选取,本文选取了CSMAR数据库中所有的财务指标,删去缺失数据严重的一小部分财务指标,然后根据对的109个财务指标直接进行主成分分析,以最大限度地保留财务指标数据信息,使各主成分正交化,同时同各个成分进行旋转,使之解释性更强；2)样本的选取,本文在适当地扩大配对比例的基础上,对配对样本进行了随机抽样,而不是根据规模等进行配对；3)本文用了多种算法构建模型进行对比分析,以甄别出更为适合构建上市公司财务预警模型的算法。