國內金融機構近年來逾期放款不斷增加，引起諸多關注恐爆發本土型金融危機，故尋求解決的良策乃刻不容緩之事。在剖析金融機構產生逾期放款原因後，發現逾放款的主因源於金融機構之信用風險管理出了問題，為了改善金融機構之信用風險管理，極須建立一套企業機預警模型，使得企業在危機發生之前金融機構能有充裕時間採取應變措施，進而降低金融機構之信用風險。本研究主要目的便是利用存活分析法建立企業危機預警模型，希望透過此一預警模型之應用，改善金融機構之信用風險管理。並以Logit分析之模型為對照組，考量不同配對方式、不同資料頻率建構預警模型，期有較佳之預警模型提供學理上與實務上之應用。經由實證分析後本研究得到六項結果：1.以存活分析建立企業危機預警模型在實務上是可行的，雖然其在模型效率上較為弱勢，但比他類的數量模型之點為可提供危機時點之預使得金融機構有足夠的時間採取預防性措施；2.比較存活分析與Logit分析兩種不同方法之後發Logit分析在預測企業危機發生的精確性與效率上有較佳的結果；3.本研究將危機樣本區分為初始資料與最終資料，實證結果顯示最終資料之W.E.值較高，尤其使用季資料建構之模型更為顯示；4.在配對比例方面，由實證結果顯示不考慮初始資料下，1比2配對方式之模型效性最佳；5.在資料之頻率方面，本研究所建立之實證模型中W.E.值相對較低；6.利用存活分析預?企業失數時點，發現其預測存活時間比實際存活時間短，即存活分析低估了企業實際存活時間，充份表示存活分析預警模型之優越功能。故應用企業危機預警模型時，在學理上應慎選建立預警模型之樣本、配對方式與使用變數之資料頻率，若未經過適當之樣本篩選，則模型之可信度將受質疑。由本研究結果所示，配對方式為1比2而資料頻率為季資料較佳。另金融機構在執行信風險管理時之企業危機預警模型，應同時採用Logit分析與存活分析，使預警模型能結合Logit分析之較高預測效率及存活分析之危機發生時點預測性，如此即可促使企業危機預警模型更臻完善。