周期性行业在我国国民经济中占据着重要的地位,从业人员众多,资金体量巨大,且与经济周期的波动密切相关。我国商业银行作为经营风险的金融机构,近年来虽取得了举世瞩目的发展成就,但在风险管理方面仍落后于国际领先银行,这集中的体现在授信的客户投向、行业投向和区域投向的集中化,而在周期性行业企业授信方面表现得尤为突出。在现阶段国民经济的下行周期,周期性行业企业的经营出现极大困难,大量企业破产倒闭,信用风险巨量累积。因此,如何通过财务信息,量化信用风险,进行早期预警,成为维系商业银行生存的主要问题。近年来,随着统计学理论、计量经济学理论和计算机技术的不断成熟,信用风险财务预警理论也取得了突飞猛进的发展,众多的量化技术被应用到财务预警模型研究中来,财务预警理论日趋数据化、模型化和系统化。这也必然要求我国商业银行不断加大投入,研发适合我国市场运行特点的信用风险财务预警模型,方能在国际竞争中取得持续、稳定、健康的发展。本文主要致力于周期性行业企业信用风险财务预警研究,通过对主流财务预警模型的比较分析,探讨财务预警模型在我国的适用性问题,最终得出Logit模型是当前最适合我国商业银行客户信用风险财务预警管理工具的结论。在实证研究部分,本文以MB银行60家非上市公司类周期性行业客户作为研究对象,选取30个财务指标构建指标体系,进行独立样本T检验,选取显著性指标;进行主成分分析,消除多重共线性,实现指标降维;最终构建Logit模型,运用连续历史年度的财务数据进行交叉检验,进行信用风险财务预警研究。最后,本文在前述实证分析及我国商业银行信用风险管理客观现状的基础上,提出了一些完善周期性行业企业信用风险财务预警管理的一些建议,阐述了研究的不足之处,也对周期性行业企业信用风险财务预警管理领域的深层次研究提出了一些展望。