我国加入世界贸易组织后,大量涌入的国外跨国公司给国内企业的发展带来了前所未有的发展机遇,同时也使其面临严峻的挑战。国内企业尤其是大型上市公司的经营状况与国家的发展紧密相关,国内企业能否抓住机遇应对竞争和挑战,更好的发展是至关重要的。因为企业一旦发生财务危机往往会给投资者、债权人和企业,乃至国家造成不利的影响。健全我国制造业上市公司的财务危机预警系统,建立上市公司的财务危机预警模型,就能在它面临财务风险之前及时发出预警信号,尽早的采取措施,尽可能地规避风险,减少损失。建立一套高效准确的财务危机预警机制成为各利害关系人乃至国家非常关心的问题,也吸引着许多学者不懈地探索,寻找更准确高效的预警方法。企业经营陷入困境大多是因为财务危机,甚至很多企业宣告破产倒闭。企业陷入困境或破产的原因可能是多方面的,既有内部因素,如企业管理不善、产品科技含量低以及盲目投资等：也有外部原因,如通货膨胀、经济衰退、替代品出现及消费者需求发生变化等。但是在导致企业破产的众多因素中,企业的财务状况是一个非常重要的因素。任何企业的衰败都有一个从小到大的、从量变到质变的过程,财务状况也会经历由正常到逐步恶化的过程,最终导致企业财务危机,甚至企业破产倒闭。在这样的情况下,健全我国上市公司的财务危机预警系统显得非常必要,以便对上市公司的经营状况做出准确的判断。基于以上原因,本文的主要内容就是对上市公司各项财务指标的具体数据进行详细的剖析,找到能够区分财务危机公司和非财务危机公司的财务指标,得出影响我国制造业上市公司财务危机的主要因素,在此基础上建立适合我国制造业上市公司的财务危机预警模型,一旦影响因素发生变动,预警模型便会发挥作用,就可以及时准确的为各个相关者决策提供依据和参考意见。本文选取2008年、2009年、2010年我国制造业上市公司中88家公司(44家ST公司以及其配对非ST公司)作为研究样本,其中,以2009年的48家上市公司(24对)作为建立模型的数据样本,即建模样本；以2008年和2010年的40家上市公司(20对)作为验证模型的数据样本,即验模样本。结合现阶段在实证研究中广泛采用的财务指标及我国上市公司的实际情况选取18个财务指标,并以其t-2年(即2006年、2007年、2008年)的数据为基础,借助spss16.0数据分析软件进行数据处理。首先,对采集的数据应用因子分析方法的适用性进行了检验,结果显示,Bartlett的统计量为845.69,且其对应的显著性概率是0.000,小于显著性0.05,说明相关矩阵不是一个单位矩阵,即数据具有相关性,故适合进行因子分析。KMO>0.6,意味着因子分析结果较好。然后采用因子分析方法对18个指标数据进行分析浓缩,以达到降低维数简少变量个数的目的,通过数据分析得出与制造业上市公司财务危机高度相关的因素即五个公因子,盈利能力因子、现金流量因子、营运能力因子、短期偿债能力因子、长期偿债能力因子。接着对浓缩后的五个公因子进行Logistic回归分析,建立logistic回归模型,并给所建立的预警模型选取了合适临界点,最后利用验模样本对所建模型的有效性进行了检验。检验结果显示财务危机发生前两年(即t-2年)预测模型的验模样本总体预警准确率为87.5%。可见,所建立的模型取得了较好的预测效果,具有一定的实用价值,为上市公司及时准确预测本企业财务危机提供了一种有效手段。