寿险业在经营上具有金融行业特有的脆弱性和敏感性,客观环境变化、决策失误、经营不善等原因,均有可能使其资产、信誉遭受损失,甚至引发财务危机。而其经营状况不仅关系自身利益,还会对整个金融行业甚至国家的金融稳定、社会安定和经济发展产生重要的影响。寿险公司在其经营过程中,随时都必须考虑预警财务风险,一旦发现某种异常征兆就应着手应变,以避免或减少对企业的破坏。构建一个有效的财务风险预警模型,无论从哪个方面分析都是迫切需要的。因此研究中国寿险公司财务风险预警模型对中国金融危机的防范、对经济的正常运行和社会的稳定具有十分重要的意义。寿险公司的财务风险主要包括利率风险、资产风险、信用风险和定价风险,具体体现在资本金不足、责任准备金提存不足、资产结构不合理、盈利水平低,集中体现为偿付能力不足。目前国内很多学者从资产质量、资本结构和破产概率等方面研究了偿付能力问题,本文力求从一个不同的角度进行分析,运用模糊选优BP人工神经网络方法建立寿险公司财务风险的预警模型,首先阐释了与寿险公司财务风险的基础理论,分析了我国寿险业的财务风险的特殊性。然后比较分析了现有的财务风险预警模型,结合我国寿险业务和财务制度的特点,从盈利能力、偿付能力和业务能力三个方面,构建了反映寿险公司财务风险的基本财务指标体系。在此基础上,重点考察了中国人寿保险公司2000-2008年的相关财务指标,将模糊选优和BP人工神经网络模型用于寿险公司财务风险预警中,给出了寿险公司财务风险综合预警的方法与思路,并进行了实证研究,从中发现寿险公司的优势与劣势。最后通过对模型适用性和局限性的评价,指出了模型在指标体系、样本容量方面的创新和不足之处。基于上述研究内容和结论,本文提出了后续研究建议与寿险公司财务风险防范的措施。寿险业财务风险的化解和防范主要依赖寿险公司不断提高盈利能力、偿付能力和经营管理水平三方面。探究各种风险产生的原因及有效防范措施,促进寿险业的快速、可持续增长是寿险公司近年的重点研究课题之一。