信用是基于互相信任形成的生产关系和社会关系,现代社会的经济活动多数依附于“信用”一词。经活动的各个部门、各个环节都渗透着债券职权债务的关系,大多数交易活动的基础都围绕着“信用”。面对着信用关系和社会经济相伴而行的关系,我们构建有效的风险预警系统来避免信用风险带来的危机。目前学界对于信用风险预警的模型研究较多,有一部分通过复杂的计量方法,建立风险计量模型;有一部分通过财务指标的观察,在指标和违约风险之间搭建桥梁,从达到而用可得的历史财务指标数据预测违约风险的目的。上述的两类方法各有优劣。通过计量理论预测违约风险操作计算比较复杂,不便于风险预测者使用;同时用于计算的参数的获取难易和充足程度都会对最终结果造成较大的影响。但是该模型的优点是理论基础牢固,逻辑性较强;此外其最终的结果较为精确,能够显著区分不同企业信用质量的差异性。通过财务指标构造的风险预测模型简便易懂,其所需的历史数据获取较为简便。但同时模型存在着指标选取标准不确定,计算结果精确度差的缺点。房地产行业支撑着我国的产业,具有产业链长、波及面广、资金需求大的特点。近些年我国房地产市场发生着显著的变化,包括融资环境收紧、区域分化显著等。面对房地产市场新形势,我们亟需对房地产公司的信用资质和违约风险建立更加优化的预测模型,降低市场风险,保证经济发展的稳定性。房地产企业的违约事件逐步进入人们视野,但是目前我国发生违约事件的样本量不足以搭建一个常规的违约预警模型。因此本文选用Merton DD模型的优化模型Na（?）ve DD模型来衡量公司的违约风险,并对该模型在我国房地产行业内的适用性与敏感度进行检验。我们将模型计算出来的违约距离与公司的财务指标进行多元线性回归,从而建立财务指标风险预警模型。经过回归和检验,最终我们得出用来预测我国房地产公司违约风险的财务指标:流动比率、资产负债率、经营现金流动负债比、财务杠杆、每股收益、托宾Q值和资产规模。