随着经济全球化趋势的不断增强,企业间的市场竞争日趋激烈,激烈的市场竞争使得企业面临的财务风险不断增加。企业发生财务风险,不仅使得企业投资者、债权人的利益受损,而且威胁着宏观经济稳定。因此,如何及时有效地对企业的财务风险进行预测,帮助企业识别财务风险,已经成为学术界和产业界迫切需要解决的问题。当前,研究者们对财务风险预测进行了大量的研究,提出了许多财务风险预测方法,但这些方法在实践应用中效果都不太理想,一个重要原因在于没有充分考虑财务风险预测中数据的特性。在财务风险预测应用中通常存在着大量无标签数据和非均衡数据,为此,本研究将半监督分类方法和非均衡分类方法结合起来,构建了基于混合学习策略的财务风险预测模型,用来解决上述财务风险预测中存在的问题。首先,本研究系统回顾了财务风险和机器学习的研究现状,确立了当前的研究问题,指出了未来的研究方向。其次,本研究系统研究了财务风险和混合学习的基础理论,深入分析了财务风险的概念、财务风险预测的应用,以及机器学习的概念、机器学习的分类等相关基础理论。然后,在此基础上,本研究从财务风险预测应用的角度,将财务风险预测应用到企业信用评级研究领域中,构建了基于混合学习策略的企业信用评级模型。最后,本研究进一步将基于混合学习策略的财务风险预测模型引入到上市公司财务困境预测实际应用中。通过企业信用评级和上市公司财务困境预测这两个具体应用,对基于混合学习策略方法的有效性进行检验。实验结果表明,基于混合学习策略的财务风险预测方法在以上两个应用领域都取得了较好的实验结果。通过本研究,一方面对企业财务风险预测领域的相关理论进行了系统的分析,针对企业财务风险预测中存在的问题,提出了基于混合学习策略的财务风险预测方法,丰富和完善企业财务风险预测的理论研究体系。另一个方面,本研究将提出的基于混合学习策略的财务风险预测模型应用到企业信用评级和上市公司财务困境预测领域,为合理预测企业的财务状况提供了行之有效的方法。