「企業財務危機」向來為銀行及企業體所關注的重大課題，學術界對於此危機預警模型之研究篇幅亦不少，惟實務上卻甚少有金融機構將此等模型實際應用於授信決策。歸納其原因主要為樣本收集與統計方法運用的配合問題。本研究主要目的即擬藉廣泛蒐集銀行「逾期」與「正常」往來企業授信案，分別業別，分別建立一套能實際運用於銀行授信決策之企業財務危機預警模型。 　　本文以問卷收集省屬七行庫授信案件為樣本，其中包括紡織工業、金屬製品業、電工器材業、進出口貿易業及建築材料業等五個行業171家逾期公司及配對之171家正常公司，以其各項財務比率先作常態分配檢定，再分行業別分別比較逾期公司與正常公司財務特質有無差異，然後運用逐步迴歸分析法萃取關鍵變數，建立各行業之Logit迴歸預警模型。最後，確立各模型之臨界點，測試各模型之區別能力及預測能力，並比較整體公司模型與各行業別模型之預測能力。 　　研究結論： 　　（一）銀行授信戶財務比率分配均違反常態性。 　　（二）逾期公司相對於正常公司大部份財務特質均有顯著差異，且逾期公司具有較低變現性，高的財務槓桿性，低的經營能力及低的獲利力。 　　（三）本研究各行業別預警模型之預測正確率分別為：紡織工業88.24%、金屬製品業90%、電工器材業90.48%、進出口貿易業88.89%、建築材料業90%。 　　（四）最後以各行業之後期樣本測試整體公司模型，發現除金屬製品業及進出口貿易業其行業別預警模型與整體公司預警模型之預測正確率相同外，餘三種行業預警模型之預測正確率均較整體公司模型為高。顯示為有效提昇銀行授信財務危機預警模型的預測能力，依行業別分別建立模型，實有必要。