科技作为全面建设社会主义现代化国家的基础性和战略性支撑,对提升国家创新体系的效能,健全新型举国体制具有至关重要的作用。而随着科技创新驱动发展战略的不断深入,以智能化为核心的新型基础设施为世界的发展带来的是无处不在的“数据”“智能”和“链接”,同时我国海量数据用户所构成的大洲级市场和相关数据价值,为中国新技术的深度创新与融合创造了条件,也为塑造一批能准确把握未来科技变革方向、主导全球行业技术发展和深度参与国际竞争合作的科技型企业提供了重要契机。尤其是作为我国实体经济中重要组成部分的科技型上市公司,对科技创新发展的带动作用越来越明显。但在经济发展的过程中,科技型上市公司面临各种类型的风险成为其更好发展的痛点。因此,为更好的适应经济环境,科技型上市公司有必要对风险,尤其是作为风险中最为关键的财务风险进行管理和控制。然而,目前我国科技型企业对财务风险的预警意识和能力较为薄弱,这就导致了我国科技型企业因财务风险的发生遭受了巨额损失。对此,构建风险预警模型具有实际意义。本文在国内外学者对于科技型上市公司财务风险预警研究的基础上发现,目前对于财务风险的预警模型选择较多,但从除SVM的预警模型来看,即便这些模型具有较高预警准确度,却受限于假设前提和线性思维,要求样本容量大、高维、局部小,难以从根本上满足小样本、非线性的复杂问题。而SVM模型却能够克服线性模型的缺陷,输入样本无需服从正态分布,样本间的线性对预测精度的影响较小,在解决小样本、非线性以及高纬度模型识别问题中具有显著影响。在对文献的进一步梳理发现中,将SVM与其他方法相结合的模型,其预警准确率更高,尤其是将PCA和SVM相结合的模型预警的判别率高于其他模型。同时,在对于科技企业的财务风险研究中,将PCA-SVM相结合的预警模型其准确率优于其他判别方法。因此确定了本文的财务风险预警模型。在构建以PCA-SVM的科技型上市公司财务风险预警体系中,财务指标的构建是基础。本文在理论研究的基础上,分析了科技型上市公司的特征发现,科技企业具有创新性高、异质性强、研发投入高、未知风险大等特征,导致其在融资渠道、经营现金流量、科技成果转换不稳定等方面存在一定的风险,对于企业的生产经营产生一定的损失。因此,本文在指标的选取上结合科技企业的特征,选取了能够充分反映反映企业存在的财务风险的指标,以此作为模型构建的基础。同时,基于科技型上市公司的财务风险管理理论和诊断理论等,以我国上市的科技型企业为基础,结合了凯乐科技作为案例分析。本文首先介绍了凯乐科技的基本情况,并阐述了其在营业收入、偿债能力等方面的困境,据此分析了出现财务困境的原因在于企业生产经营模式产生的巨额预付账款占用了大量资金,以及供应商逾期产生的风险,然后再基于凯乐科技2014年到2018年的财务数据来验证在2017年到2021年是否出现财务风险。通过PCA-SVM的模型验证,其在2018年、2019年、2020年和2021年均存在财务风险,进一步分析后其预测结果与实际吻合,其验证结果优于单一的SVM。最后,通过此次研究提出了对凯乐科技风险防范的建议,应合理制定财务决策并转变生产经营思路,保持合理的现金持有量,通过制定负债财务计划以确定适度的负债规模,同时应加强预付账款的管理,稳定科技成果转换。期望此次分析能对完善科技企业财务风险预警体系有所帮助,同时为企业的财务风险防范提供重要的财务信息,预见性的为企业的利益相关者提供准确的技术支撑,强化上市公司对于财务监管中的客观需要,弥补财务信息披露的局限性。