财务困境，又常被称为财务危机，是由于市场营销、决策或不可抗力等因素的影响，导致企业经营活动和财务管理无法正常持续或陷入停滞的状态。其具体表现包括持续亏损、丧失支付能力、违约以及破产等情况。
鉴于财务危机给投资者、债权人以及银行等金融机构带来的风险，各方都期望在做出投资决策时能够获得关于潜在财务危机的预警信息。财务危机对企业和社会产生深远的影响，准确及时地对企业财务危机进行预测分析，是市场竞争机制的必然要求。构建有效的财务危机预警模型，捕捉上市公司财务状况恶化的预警信号，对投资者、债权人、经营者以及监管者等各方都具有重要的实用价值。
早在财务危机研究的初期，Martin率先采用多元Logistic模型对银行破产进行了预测探索。随后，Ohison选用了9个财务指标，并同样运用该模型对企业的财务危机进行了预测分析。自20世纪80年代起，Logistic模型在学术界得到了广泛的应用，并不断有学者对其进行改进和拓展。例如，Charitou和Trigeorgis结合Logistic回归方法和期权定价模型中的相关变量，构建了一个财务危机判别模型。他们通过对1983年至1994年期间139家企业的数据进行对比检验，发现如到期债务面值、企业资产的当前市价等期权变量在预测企业破产方面起着重要作用。
在数据概览中，我们进行了如下操作：
通过点击菜单中的“分析—回归—二元Logistic”，我们执行了二元逻辑回归过程。我们选择了因变量和协变量，并选定了向后有条件的方法进行操作。
在“选项按钮”中，我们依次选择了分类图、霍斯默—莱梅肖拟合优度等相关选项，并决定在最后一个步骤以及模型中包含常量。
执行完毕后，我们点击“确定按钮”，获得了分析结果。
数据摘要信息显示：所有的185个案例都已用于建模，没有缺失信息。“案例处理摘要”表格详细列出了用于分析的原始数据案例以及缺失案例的统计信息。“因变量编码”表格则列出了目标变量的编码取值情况，其中06/07首ST的取值为1。
进入模型后，我们查看了变量的统计信息。最终模型中的变量对方程的贡献都是显著的，其显著性均小于0.05。而未被选入模型的变量其显著性则大于0.05。
"Hosmer-Lemeshow检验"的结果表明，模型的拟合效果良好。根据最终模型的显著性检验结果Sig>0.5来看，我们无法拒绝模型的零假设，即认为该模型能够很好地拟合数据。
对于逐步回归的过程，我们总结了每一步的操作信息。在向后逐步法中，每一列显示了每一步移出的变量，同时列出了每一步改进后模型的卡方检验显著性。
对于预测结果的我们的模型整体预测准确率达到了95.1%，这高于一般方法的93%准确率。这意味着Logistic回归模型更适合用于预测上市公司的财务状况。具体地，从原始数据中筛选出的未ST的159家公司中，有157家（即98.7%）仍被我们的模型判定为未ST的。同样地，首ST的26家公司中，有19家（即73.1%）被正确预测为仍为ST状态。从后验概率的角度看，我们的模型成功预测出21家存在财务危机的上市公司中，有19家（即90.5%）实际上已经发生了财务危机。