证券市场是国民经济的重要组成部分,大型企业尤其是上市公司又是实体经济的主要承载者,因此对上市公司潜在财务危机的有效预测和把控就成为一种现实又迫切的需求,创建上市公司财务困境预警模型对证券市场的监管者、企业自身及证券市场的投资参与者都具有重要现实意义。在对前人相关研究成果进行深入分析的基础上,本文将上市公司的财务状态按由好到坏划分为财务稳定、财务潜在危机、财务困境三个等级。并且,提出了“Z-SOCRE分数+ST标准+盈利和偿债指标”的综合划分法,该方法可以更加科学、合理和准确地将上市公司的财务状况划分为三个状态类别。从沪深两市A股中选择了375家制造业上市公司作为研究对象,并使用本文的两步变量选择法进行数据降维,从29个初选财务相关指标中选择了包含资产负债率在内的12个财务指标作为预警模型的建模变量。为了考察预警模型对预测提前时间的敏感性,分别对T-2、T-3、T-4、T-5四期的数据建立了基于LS-SVMDT的上市公司财务困境组合预警模型,并使用测试数据集对模型效果进行了检验。实证研究结果表明,该模型对上市公司财务困境的提前两年的总体预测准确率为87.78%,其中对于财务困境的预测准确率达到了93.33%,该模型对上市公司的财务困境具有很好的预警效果。同时该模型还具有较好的长期预警能力,在提前5年的情况下模型对财务困境的预测准确率依然有66.67%。模型在实证中展现出了非常优异的预测性能,具有一定的实际应用推广价值。