【摘要】伴随着经济的快速发展,上市公司陷入财务困境的情况备受关注,企业多次被实施特别处理(ST)的现象也常有发生。为了能够提前预知并规避风险,从而防止企业ST复发风险的发生,我们引入Cox比例风险模型来构建有效的财务预警系统。Cox模型是一种半参数模型,文章将利用MM算法分离参数的优点来实现模型的参数估计。然而,在以251家上市公司的50个预警指标来构建财务预警系统时,高维度的财务指标数据会影响模型的可靠性和预测精度。因此,文章还将MCP、SCAD惩罚函数引入Cox模型中进行变量选择实现压缩降维,从而筛选出高维协变量中对上市公司发生ST复发风险有重要影响的因素。数值模拟结果表明,两种惩罚函数在Cox模型中的变量选择准确率较高,且MM算法在Cox模型的半参数估计中表现良好。最后,实证分析结果表明,高维Cox回归模型以及所提出的MM优化算法在上市公司财务危机预测中效果良好,能够较为准确地识别财务风险。