现今经济形势瞬息万变,无论是资本市场还是公司的经营状况,都有可能给公司带来财务风险,从而损害投资者和其他利益相关者的利益。因此为了减少公司的风险,上市公司的股东必须建立一种预警系统,以便在最短的时间内发现公司的财务状况是否会恶化,并采取相应的措施（例如调整经营方向和经营策略）。本文的研究分析主要由几部分组成:研究样本公司的选取、研究指标体系的确定以及筛选、研究过采样过程平衡样本数据分布、基于不同的算法建立财务风险预警模型效果对比、引入遗传算法对模型的参数进行优化。在样本公司的选取上,按1:10的比例选取了被ST处理的51家上市公司和510家近年内没有出现财务风险公司作为匹配的样本,选取T-3年的财务数据。在研究指标的选取和筛选上,考虑到不同指标之间具有相关性且指标数量过多,进行了因子分析对指标数据降维,最后保留了5个因子作为最终的指标体系进行建模。在实证分析阶段,分别用随机森林算法和XGboost算法构造模型,在发现由于样本分布不平衡所带来的泛化能力差的问题后,引入SMOTE算法对样本进行扩充,生成新的伪样本用做预测,新的样本集模型的泛化能力有所提升,在此基础上,引入遗传算法对模型进行参数调优,结果调优的模型AUC值有显著提升,进一步提高了模型的预测性能。本文提出的SMOTE-GA-XGboost模型在识别企业财务风险上能力更强,预测准确率更好,误判率也更低。本文的创新在于通过引入过采样对样本数据的分布进行平衡以及引入遗传算法对模型进行参数调优,提高了模型的泛化能力和对已有信息的高效利用,建立了一个由过采样、建模、遗传算法三个阶段构成的财务风险预警机制,在识别出上市公司是否具有财务风险的同时,还能够降低模型的误判率,提高模型的综合能力,从而真正地降低企业、投资者的风险。本文在结合财务风险预测、机器学习算法参数调优两个研究领域成果的基础上,提出了引入SMOTE和遗传算法的财务风险预警机制,并利用2018年的上市公司财务数据进行实证分析,改善ST公司占比过小带来的预测偏失问题,经过遗传算法调参的Xgboost模型准确率更高,模型显示偿债能力和运营能力对于判断企业是否具有财务风险具有更重要的作用。