当前我上市公司处于内部市场经济体制改革逐步深化和外部全球经济一体化逐步加快的关键时期,上市公司面临的财务危险日益增大。在这种激烈的竞争环境中,如何协调上市公司及早有效的规避和分散财务风险成为理论界探索的热点,财务危机预警系统作为上市公司风险管理的重要一环,日益引起实务界的高度关注。　　财务危机预警研究在西方拥有近70年的历史和许多研究成果,由于其重要的实用价值和广泛的市场应用,所以无论是学术界还是实务界仍在不懈地探索和改进研究方法,以期提高预测的准确性。本文通过对财务危机预警理论和方法以及盈余质量理论的分析,结合我国证券市场的实际,研究探讨构建了能够真实、准确度量公司业绩的高质量会计收益指标,建立了我国上市公司基于盈余质量的财务预警指标体系,运用了一系列模型以证实了盈余质量指标体系的有效性和科学性,为财务预警模型精确性的提高打下了基础。然后利用Logistic模型和BP神经网络分别建立财务危机预警模型,比较两者的预警效果,以增强预警研究的实用价值。　　本文得出的主要结论有:基于盈余质量的BP神经网络方法是预测企业财务是否会发生财务危机的有效方法。应用Matlab编程语言,借助计算机工具可以方便地完成BP网络模型的算法设计和数据运算,建立上市公司财务危机的预警模型,为包括广大投资者和债权人及其他利益相关者预测公司财务状况提供科学的决策手段和可靠的依据,同时也为上市公司加强企业内部管理,及时摆脱财务危机提供了参考依据。