2007年8月，由房地产企业危机引起的美国次级抵押贷款金融风暴席卷美国、欧盟和日本等世界主要金融市场，同时对我国的金融市场也造成了一定冲击。不够规范化的房地产企业和不完善的金融体系，使得财务风险成为我国众多房地产企业持续发展亟需解决的现实问题。据不完全统计，我国房地产企业的资产负债率平均为65%左右，有些甚至超过100%。如何识别、评价和防范企业财务风险，在危机来临之前尽早地发现财务风险信号，从而最大程度地保证企业资金的安全成为社会各界密切关注的重点。国内外学者利用各种评价方法如杜邦体系、EVA体系、模糊数学和神经网络等对房地产企业财务状况进行评价。财务评价模型可使管理者提早发现财务危机的信号，有助于资本投入者对房地产企业目前的财务状况和经营成果进行综合评价，有助于债权人保证资金的安全性及收益性。首先，梳理国内外房地产企业财务评价模型、灰色系统理论及灰色综合评价方法的相关文献，系统地、全面地总结相关研究的动态及特点。其次对房地产企业的现状、特点，面临的财务风险及成因分析，引出建立评价模型的重要性。再次，设计房地产企业财务评价指标体系。最后，在灰类和白化权函数的基础上，对聚类系数稍加改进来构建灰聚类评价模型。选取房地产企业中具有代表性70家上市公司2012年财务数据作为研究样本，利用聚类评价模型来评价其财务状况，以验证该模型的合理性和有效性，并给出防范房地产企业财务风险的建议。