随着经济的发展变化,企业所面临的经济环境更加复杂,影响企业的财务因素日益增加。建立一个有效的财务预警系统,及时预测企业的财务风险,在企业陷入财务困境前,管理层能有足够的时间减少或降低风险。房地产企业在我国起步晚,管理较之国外发展国家较差,财务管理是企业管理的重中之重,财务风险管理又是企业财务管理的核心。因此,对企业财务风险的管理对企业的稳定发展是十分重要的。房地产企业经营的特征是前期大量投入,回收期长。在我国,房地产企业的自由资金少,大多依赖银行融资,有较高的负债率,财务风险较大。对房地产企业财务风险的预测对企业管理层、投资者来说都是十分必要的。本文是以100家房地产上市企业为样本,建立用16个以现金流为主的财务指标体系,利用因子分析法对16个财务指标进行降维处理。在降维前对指标的相关性进行分析,目的是进一步确定可以使用因子分析法。用因子分析法中常用的主成分分析法对16个指标进行降维处理得出6个主因子,然后用单层一个神经元的神经网络模型进行财务预警分析。结论证明神经网络模型对财务预警研究的预测是十分有效的。最后对文章不足之处提出意见。