建立財務預警模型最根本的是選擇合適的分析模型，即首先分析判斷研究對象適合選擇單變量模型還是多變量模型。如果妳對企業的財務運作有深入的了解，有豐富的實踐經驗，能夠清晰地了解企業財務指標的變化規律，也認為企業的重要變化基本上可以通過壹個指標組合來反映，或者企業的財務體系比較簡單，不妨考慮選擇單變量模型。另壹方面，如果企業的財務系統比較復雜，財務變化很難用壹個指標來反映，就應該考慮使用多元模型。
(B)確定適當的分析樣本
對於壹個判別函數來說，使判別值相對集中在兩個或幾個區間內，從而達到判別效果是非常重要的。這需要從分析樣本開始，並把它們分成幾個明顯的類別。對於財務預警模型，分析樣本首先要將財務失敗樣本和財務正常樣本分開。因此，如何界定財務失敗和財務正常成為焦點。
設計並進壹步篩選出適當的財務指標或財務指標組合
在設計和篩選財務指標的過程中，應遵循以下四個原則:
壹是要反映企業的償債能力。因為償付能力是與財務失敗最密切相關的分析點。
第二，要反映企業的經營效率。企業陷入財務失敗最根本的原因來自於經營業績不佳的影響。
第三是操作原則。可以反映企業償債能力和經營效率的財務指標有很多，但壹些難以獲得或獲取成本較高的數據不應考慮。比如，利息保障倍數中的利息支出數據，上市公司披露的財務報表中可能沒有明確說明。雖然這個比例更能反映企業的償債能力，但在必要的時候也只能忍痛放棄。
第四，* * *線性原則。在選取指標時，還要註意既要盡可能全面地反映企業的財務狀況，又不能造成指標的重復浪費。這需要檢驗指標的相關性，相關性強的指標需要選擇。
(D)使用分析軟件計算模型參數(假設選擇SPSS系統完成分析模型)
SPSS系統是壹個常用的統計分析系統。編制樣本數據表的工作可以在Excel軟件中計算後導入到統計分析系統中，也可以將計算結果直接輸入到SPSS表格中。在SPSS系統中建立完整的數據表後，就可以進行分析計算了。在這個過程中，分析系統主要進行兩個部分:壹是篩選所有指標；二是對候選人的指標進行回歸分析，計算參數值。
(5)結果檢驗
檢驗結果主要有兩個方面:壹是準確性檢驗，二是可預測性檢驗。為了檢驗回歸模型的準確性，需要對所有同類企業的財務數據進行整理或隨機選取部分企業，對判斷結果進行檢驗，計算出準確性。準確率越高，預警模型越能判斷企業的財務狀況是否處於財務危機之中。當然，壹個模型能否滿足用戶的需求，主要取決於模型能否滿足用戶對預警模型精度的要求。預測性測試的目的是測試預警模型能提前多長時間預測財務危機的發生。需要將若幹年前的數據逐年放入預警模型，得到年度精度表，判斷最佳預測期，保證預測精度。