本文的研究主体是银行经营风险预警,并以此为理论基础建立一个相对完整而又有效的商业银行经营风险预警模型。目的在于通过该模型预警风险的爆发或危机的发生,从而提前采取可行性措施,减少风险恶化带来的破坏,甚至避免金融危机的爆发。本文借鉴国内外相关理论和已有的实证研究,从我国商业银行经营风险的现实情况出发,通过分析银行经营风险的四大因素,提出预警指标体系;接着,利用综合评价模型计算出监测指数M值来确定警度,并以此警度来作为后面模型的预期输出;然后,根据现有风险预警模型的局限与不足,确定采用经过改进后的遗传算法优化的BP神经网络方法来构建一个相对完整而又有效的商业银行经营风险预警模型,并以该预警模型对中山某银行进行详细的实证分析——通过该银行的数据和综合评价模型所得的监测指数M值对预警模型进行训练学习,结果显示该模型是令人满意的和具有很强的实用性,完全适用于银行经营风险预警;最后对论文所做工作进行总结,并提出两点未来的研究重点。