财务困境管理是公司金融领域的一个重要研究方向，企业是否将陷入财务困境状态不仅关系到企业本身的战略决策与调整，而且关系到其债权人和投资方的收益。在中国资本市场日益发展的今天，企业财务困境管理的研究具有重要的理论和现实意义。 本文主要包括四大部分。第一部分对应第二章，主要介绍财务困境的识别问题。给出了本文对财务困境概念的描述。然后对于本文中将要用到的财务困境识别指标进行筛选，并且给出了本文研究中将要用到的样本。最后分别使用模式识别的支持向量机和贝叶斯网络方法对于财务困境的识别做出研究，分别介绍了解决分类和分类概率两类问题的方法并给出了实证研究。研究结果表明，支持向量机在分类问题的方法中更优越；贝叶斯网络方法不但可以解决分类问题，而且可以进一步计算出样本属于某一类别的概率。 第二部分对应第三章，应用分类器集成技术来提高识别性能，将分类器集成技术与第一章中的方法结合，增强识别模型的泛化能力，系统研究了在财务困境识别中，ADABOOST算法对TREE,BAYES,NN,SVM等分类器集成分类的效果。研究结果表明，ADABOOST算法对TREE,BAYES,NN等分类器集成，能够比较明显地提高分类器的整体识别精度和泛化能力，对于SVM这样的本身稳定且泛化性能较好的分类器影响不大。 第三部分对应第四章，主要研究了企业财务困境动态预测问题。研究了生存分析方法在企业财务困境预测中的应用，利用生存分析半参数Cox模型推导出对应的生存函数，为动态的分析企业未来财务状况以及可能陷入困境的可能性研究提供了方法。 第四部分对应第五章，主要研究了企业财务困境预防和化解问题。尝试将实物期权思想应用于财务困境问题，利用实物期权方法来预防和化解财务困境。首先介绍了金融期权和利率期限结构的有关理论，得到了利率和折现率变化下的一类特殊期权-亚式期权的定价方法。接着利用期权思想研究了企业专利权的价值评估，企业进行专利权投资，一方面可以增强企业生存能力，避免出现财务危机，另一方面当企业出现财务危机时也给企业提供了一个进行风险投资，获得超额利润，从而摆脱危机的机会。最后着重解决现金流问题，通过期权思想给财务危机企业获得正的现金流，以化解或部分化解财务困境问题。 本文从识别、预测、预防和化解角度研究了财务困境问题，综合应用了支持向量机、贝叶斯网络、分类器集成技术、生存分析、期权理论和思想等方法，从理论上对我国企业的财务困境管理进行了深入系统的研究，为企业识别、预测、预防和化解财务困境提供了可供参考的模型和方法，具有较高的理论价值和现实意义。