长期以来,一些地方政府为追求GDP的快速增长,导致一些行业出现投资“潮涌现象”。同时,企业退出机制的不完善也造成我国相关过剩行业无法及时退出市场,使行业内出现供需失衡、产品积压、价格下跌以及利润降低等一系列问题。钢铁产业在我国经济产业中占据基础地位,其产能过剩问题是我国长期以来存在的经济问题,钢铁产业的健康发展与否关系到我国国民经济能否平稳增长。因此研究钢铁行业的产能过剩问题对我国供给侧结构性改革意义重大,也对经济的健康持续发展具有深远意义。首先,对产能过剩、产能评价和预警的相关研究文献进行了梳理;然后进行了相关概念的界定和产能过剩形成理论的整理,分别比较了产能利用率测度方法、综合评价方法和预测方法。其次,构建我国钢铁行业产能过剩评估模型。先对我国钢铁行业所处的宏观环境进行分析,同时对产能过剩历程进行阐述,再从定性和定量两个角度分析我国钢铁行业产能过剩评估指标体系构成要素,利用VAR模型定量分析是否应当将环境与创新两个因素纳入评估指标体系,最终确定评估指标体系构成要素。结合熵值法-CRITIC赋值法确定评估指标权重,利用功效函数法测算我国钢铁行业产能过剩综合指数。基于3?法则进行预警指标警限的划分,最终得出预警区间。评估模型的构建为下文预警模型的建立奠定了基础。再次,利用BP神经网络通过五个步骤构建我国钢铁行业产能过剩预警模型。先设计预警模型,然后对我国钢铁行业2006-2016年的指标数据进行模型训练,再利用2007-2017年的数据进行模型检验,从而预测出我国钢铁行业未来几年的产能过剩评估值,根据预测结果决定是否发出预警信号。最后,基于理论和实证研究,结合对钢铁行业产能过剩评估和预警的分析提出了针对政府、市场和企业层面的相关对策建议。