由于新冠肺炎疫情出现并广泛扩散,居民出行受限,消费减少,各国的金融市场都遭到了不小的冲击,我国的经济也面临着各方面的挑战,部分企业因此出现经营困难乃至陷入财务困境。如果企业陷入了财务危机,一方面会对企业自身的生产经营造成负面影响,另一方面会对其投资者、债权人及上下游企业带来不利的威胁。若能进行有效的企业财务困境预警,各相关方则能实时进行应对、减少损失,防范引发大范围的金融危机。随着模型构建技术的发展和理论的完善,国内外学者们对于企业财务失败预测的研究应用了越来越多的手段和技术,使得这一话题的研究越来越成熟。然而,目前关于财务困境预测的研究仍然存在几方面的不足:一方面,财务困境存在概念漂移现象,但大多数学者的研究目前仍仅聚焦于静态模型的开发,没有考虑财务困境概念漂移的问题,导致构建的模静态型在面对企业真实的动态财务数据时适应性较差;另一方面,财务危机的模型预测是一个典型的类别不平衡问题,即我国上市公司中陷入财务危机的公司数量远远少于财务正常的公司数量,若忽视这一问题,不对数据加以平衡处理,直接进行建模,可能会导致训练算法不稳定,使预测结果产生偏差。因此,考虑到目前国内外学者对这一主题研究的不足,本文试图构建一个更具创新性、更符合我国国情、更能得到准确的预测结果的预警模型,即基于不平衡数据的增量LSTM动态财务困境预测模型。首先,本文对企业从正常变为困境状态的宏观原因和微观原因进行了全面的剖析,并基于企业生命周期理论和动态数据流两方面探讨了财务困境概念漂移的产生机理;其次,为解决财务困境类别不平衡问题,本文创新性地提出了一种自适应随机采样方法。此方法可根据分类模型在经不同采样方法平衡后的数据上的实际性能表现,来选择最适合当前财务数据特点的采样方式,因此具有较强的适应性和灵活性;再次,为解决财务困境预测中的概念漂移问题,本文创新性地将增量学习和LSTM网络进行深度融合,在对不平衡的初始财务数据进行处理后,构建了平衡数据条件下的增量LSTM模型（BI-LSTM）。利用LSTM模型独特的网络结构,对增量财务数据进行动态建模,从而可以自动更新模型,以更好地适应动态财务困境预测问题;最后,本文以2010-2019年的中国上市公司为研究样本,总计326个财务困境样本及与其匹配的978个财务正常企业,先后进行财务失败预警的基分类器、财务危机的动态预警模型、以及进行采样处理后的动态预测模型,利用AUC、G-Mean、F1-Score指标以及Wilcoxon显著性检验对本文提出的BI-LSTM模型进行实证分析。本文的实证研究得到了以下几方面的结果:在财务困境基分类器静态预测中,LSTM网络预测得到的AUC值更高,较之其他常用模型性能表现更优越;在动态财务困境预测模型中,本文将增量LSTM模型与普通LSTM模型进行对比,证明了增量LSTM模型能解决财务困境中的概念漂移问题;在平衡处理后的动态财务困境预测模型中,通过将不平衡的增量LSTM模型,以及经过随机过采样、随机欠采样、混合采样和自适应随机采样后的增量LSTM（BI-LSTM）模型进行对比分析,实验结果表明,基于自适应随机采样的增量LSTM模型的得分值最高,分类表现最好,证明了BI-LSTM模型可以同时解决财务困境预测中的概念漂移和样本类不平衡问题,具有较强的实用性、创新性和可推广性。针对本文的研究结果,本文从企业本身的管理、利益相关方可采取的措施、监管方加强督导三方面提出了几点对策建议。在环境快速变化的当今时代,企业需要及时地调整自己的经营战略,构建合适的财务困境预测模型,注重一些重要财务指标的异常变动。投资者需要提升自己的投资意识和理念,债权人需要加强监督、随时关注企业的动态。监管机构应根据财务困境的预测结果,制定相关的政策,加强对上市公司的监管,完善信息披露制度。