摘 要
随着经济环境的复杂化和市场竞争的加剧，企业财务风险的识别与防控已成为学术界和实务界关注的核心议题。本研究旨在构建一种科学有效的财务风险预警模型，以提升企业对潜在财务危机的预测能力。基于多元统计分析方法，本文选取了财务指标、经营绩效及市场表现等多个维度的数据，运用主成分分析法进行降维处理，并结合Logistic回归模型建立综合预警体系。通过对中国A股上市公司2015-2020年的面板数据进行实证检验，结果表明该模型具有较高的准确率和稳定性，能够有效区分财务健康企业和风险企业。此外，本研究创新性地引入行业动态调整系数，增强了模型在不同行业间的适用性。
【关键词】财务风险预警；主成分分析；调整系数
目 录
一、绪论 1
（一）研究背景及意义 1
（二）国内外研究现状 1
二、财务风险预警模型的理论基础 1
（一）财务风险的基本概念与分类 1
（二）财务风险预警模型的核心原理 2
（三）常见预警模型的比较与选择 3
三、财务风险预警模型的构建过程 3
（一）数据收集与变量选取方法 3
（二）模型构建的技术路径分析 4
（三）模型优化与参数调整策略 4
四、财务风险预警模型的实证分析 5
（一）实证样本的选择与数据处理 5
（二）预警模型的测试与结果分析 5
（三）实证结果的应用价值与局限性 6
五、结论 7
参考文献 8
