1、隨著我國資本市場的不斷發(fā)展和上市公司信息披露制度的不斷完善，被實行特別處理的上市公司逐漸增加，這不僅危及公司自身的生存和發(fā)展，也給投資者、債權人帶來了巨大損失。因此，構建一個有效實用的財務危機預警模型，滿足利益相關者日益迫切的需要，具有非常重大的理論和現(xiàn)實意義。 為建立具有更好準確性和實用性的財務預警模型，本文在前人研究成果的基礎上，選取84家上市公司為研究樣本，并搜集每家公司連續(xù)三年的50個年報財務指標數(shù)據(jù)進行實證研究。具體研

2、究過程是：首先利用T檢驗及相關性分析方法對基礎財務指標進行預處理；然后將粗糙集作為預警模型的前置系統(tǒng)對財務指標進行篩選；接著將BP神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機分別作為主預警模型建立組合預警模型；最后，為檢驗本文所選取主預警模型的有效性，本文選用傳統(tǒng)Fisher判別模型作為對比模型進行實證研究。實證研究結果顯示，本文提出的基于粗糙集的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預警模型和基于粗糙集的支持向量機預警模型均具有良好的預警能力，其總預警準確率均在97％以上，并且在總預