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最近几年，中国的股票市场因为财务出现不正常的情况而被ST的上市公司逐渐增多。这种不正常的财务情况除了给公司的利益带来严重损失外，还损害了债权人、股东等相关者的利益，甚至严重扰乱了正常的市场环境秩序。所以，上市公司在充分利用公开数据的基础上构建稳定可靠的财务危机预警模型，有助于避免财务危机和公司破产。本文通过对一些相关文献的回顾统计并结合财务管理理论知识筛选出25个财务危机预警指标，对初步选取的25个财务危机预警指标进行正态分布检验，对于服从正态分布的财务危机预警指标进行ST样本和非ST样本的T检验；对于不服从正态分布的财务危机预警指标进行ST样本和非ST样本的非参数检验。根据T检验与非参数检验的检验结果，去除不明显的财务危机预警指标，最终剩余21个财务危机预警指标，其中财务指标20个，非财务指标1个。本文对20个财务指标进行KMO测试（相关性测试），测试结果表明指标的财务信息发生了重叠，这些指标有着相关性。为了克服财务指标之间的相关性，因此利用主成分分析法提取出8个主成分来替代原来的20个财务指标，并将这8个主成分与1个非财务指标直接代进Logistic回归中，进行分析，依据Logistic回归分析结果，去除不明显的变量，进一步得出最终的Logistic财务危机预警模型。样本只选择公司上市的时间到本文研究时大于5年的A股上市公司，以样本的ST与非ST状态来判断公司是否陷入财务危机，选取了2010年到2013年首次被ST的116家A股上市公司作为陷入财务危机的样本，财务健康的样本是按照1:1行业配对原则随机抽取了116家从来没有被ST的A股上市公司。其中用2010-2012年的t-2年（当年记为t）数据构建财务危机预警模型，用2013年的t-2年的数据来检验预警模型，检验结果显示模型的准确率高达80.8%，达到了预期的效果。