本文对财务预警建模中的预警指标筛选问题进行系统性研究,选择2007-2009年被特别处理的公司共27家作为训练样本,2010年首次被特别处理的20家公司作为检验样本,并按1：3随机选择控制样本,样本数据的时点选择为财务危机发生前四年。将整个预警建模过程分为两阶段,即基础模型阶段和指标筛选建模阶段,在第二阶段,使用四种主流的预警指标筛选方法对预警指标进行筛选,然后分别建立预警模型,最后比较分析不同模型和不同指标筛选方法在预警建模中的使用效果和作用。通过两阶段的实验设计,本文证明了预警指标筛选环节的必要性和重要性,在此基础上,对比分析了四种主流的预警指标筛选方法：T检验、VIF检验、逐步回归和主成分分析,说明四种指标筛选方法对预警模型预测效果的改进作用,对各种方法的优缺点进行总结,并针对逻辑回归建模方法,甄选出最匹配的指标筛选方法-VIF检验。另外,本文还讨论分阶段筛选预警指标的必要性,通过分阶段指标筛选,发现不同财务危机阶段,存在不同的危机驱动因素,从而建立起多阶段的动态财务预警模型。本文的主要贡献在于为是否进行预警指标筛选和如何选择预警指标提供现实依据,并区别于以往的研究,将预测准确率,而不是分类准确率作为判断模型建模效果和指标筛选方法效果的标准。同时,本文针对主流的预警建模方法——逻辑回归进行预警指标的匹配研究,确定预警指标筛选方法的评价标准,最后,还对分阶段财务预警建模问题进行了探讨,提出分阶段筛选预警指标,建立动态财务预警模型的思路。