本文采用理论与实践相结合、实证分析与规范分析相结合以及比较和逻辑推理的研究方法,从建立我国银行体系早期预警机制的难点出发,确定人工神经网络理论作为预警模型,选取16个变量构成预警指标体系,进而建立基于人工神经网络的我国银行体系稳定性早期预警机制。然后,利用此预警机制对我国银行体系稳定性进行实证研究,对我国银行体系2006年和2007年的稳定性进行预测,并针对近两年我国银行体系稳定性程度有所下降这一预测结果分析原因,提出相关政策建议。本文主要创新之处,是针对目前我国商业银行普遍使用的预警机制中存在的无法将银行体系稳定性状况进行量化,有关指标信息只能用于事后分析,评级结果的有效期较短的缺点,利用人工神经网络理论可以逼近任意非线性函数的特点,建立我国银行体系稳定性预警指标体系,并且运用SPSS软件的因子分析法对我国银行体系的稳定性做出全面、客观的评价,求取银行体系稳定性的综合得分,以此对我国银行体系的稳定性作较长期的预警。本文所运用的研究思路和方法在目前学术界尚属鲜见,随着研究的进一步深入,相信基于人工神经网络的银行体系稳定性早期预警模型必将得到不断改进,并最终付诸实践。