新三板市场是继主板市场、创业板市场后又一全国性的交易场所,其主要服务对象为创新型、创业型、成长型的中小微企业,这对于那些规模小、风险大、融资难但是具有较强发展前景的中小微企业具有重要意义。但是,国内市场环境复杂多变,再加上企业自身资产规模、管理水平等因素的影响,新三板企业常常会面对巨大的财务风险,这些风险对企业影响巨大,并可能造成企业破产。然而,考察文献发现,国内现有企业财务预警研究多是集中于主板市场上的公司,针对新三板挂牌企业的研究较少。因此,根据新三板企业的特点,探讨研究其财务预警的思路和手段,并对相应预警模型进行构建具有重要的理论与现实意义。在现有研究中,预警有很多方法,其中KLR信号分析法和神经网络被广泛地应用在众多领域,在预测方面的作用和效果也越来越明显。研究表明,KLR信号分析法的预测效果较好。神经网络方法与传统统计分析方法相比,神经网络构建的预警模型的预测准确率更高,而且对数据的限制要求也更低。但目前两种方法还没有被应用于新三板企业的财务预警研究当中。所以,本文将根据KLR分析法和BP神经网络模型来构建新三板企业的财务预警模型,以研究这两种方法对新三板企业财务预警的适用性。本文首先评述了国内外财务危机预警的相关文献,认为我国新三板企业的财务预警研究具有必要性和可行性。其次,对财务危机理论和财务危机预警理论、KLR分析法和BP神经网络模型进行了分析,为下文模型的构建做好理论基础。第三,根据我国新三板企业的特点及发展情况,确定研究样本,选取财务指标,构建财务预警指标体系。第四,采用KLR分析法和BP神经网络,借助SPSS统计分析软件和MATLAB软件,分别构建了KLR预警模型、BP预警模型和KLR-BP混合预警模型,并对各模型的预警结果继续分析和对比。最后,提出本文研究还存在的一些不完善的地方以及对新三板企业后续研究的期望。研究结果表明,通过KLR分析法和BP神经网络构建的KLR预警模型和BP神经网络预警模型的正确率均为100%,预警效果好;将KLR分析法和BP神经网络进行混合得到的KLR-BP神经网络预警模型的正确率同样达到了100%,而且,KLR-BP混合模型的运行结果比通过因子分析进行降维所构建的BP神经网络预警模型的运行结果更好。所以,KLR分析法和BP神经网络可以应用于我国新三板企业的财务危机预警当中。