进入21世纪以来,随着世界经济全球化,上市公司作为资本市场的主体在获得机会的同时,也面临着各种各样的困境。2008年,由美国次贷危机引发的全球性金融危机,向人们发出了警示。企业的财务困境,不仅使自身陷入债务危机,而更像生态圈中的一个食物链,会牵连众多的利益相关方乃至带来灾难性的影响。截至2009年底中国沪深两市A股主板市场中被特别处理的上市公司累计高达155家,表明我国有相当部分上市公司陷入过财务困境,不仅给自身带来了经营压力,而且使投资者、债权人等的权益受到威胁。因此,财务困境已成为制约上市公司乃至资本市场发展的重大问题,准确地预测结果有利于上市公司及时预防和化解财务困境,提高管理的科学性,有助于公司经营健康稳定地运行。目前,虽然关于财务困境的预测模型较多,但都存在一些问题,主要表现在模型预测可靠性不高,适用性不强。文章提出采用灰色组合法(灰色自相关、灰色互相关和灰色聚类)筛选进入预测模型的有效指标变量;建立灰色Logistic回归模型对样本公司是否发生财务困境进行预测。文章主要包括以下内容:①借鉴国内外现有研究成果对财务困境概念进行了界定,归纳分析了财务困境预测的理论基础,综述了目前国内外具有代表性的企业财务困境定量预测模型。②利用传统Logistic回归预测模型的优点,以及灰色模型的建模方法,建立了在样本量较小、数据存在一定灰度条件下的灰色Logistic回归模型,并运用该模型对上市公司财务困境进行预测。③文章样本公司由ST公司和非ST公司(配对比例为1:3)组成,样本总量为120家(2009年为64家,2010年为56家)。并将公司被ST的年份定义为t年,运用t年之前5年(t-1,t-2,t-3,t-4,t-5)的数据为样本进行指标变量的筛选;采用t年之前4年(t-2,t-3,t-4,t-5)的数据为样本建立预测模型。④在实证过程中,运用灰色组合法对9大类体系54个指标变量进行了筛选,确定了进入预测模型的有效变量。运用传统Logistic回归模型和灰色Logistic回归模型对2009年、2010年样本公司发生财务困境的概率进行了预测,并对比分析两种预测模型的判正率。传统Logistic回归模型的最高累计判正率为85.9%,公司会被ST的最高判正率为62.5%。灰色Logistic回归模型预测的最低累计判正率为89.3%,公司会被ST的最低判正率为71.4%,模型最小拟合优度为0.899。