目前,一些上市公司因为金融市场、商品市场供求、通货膨胀、政策调整等一系列因素,导致投资决策失误,经营管理混乱,业绩下降,出现亏损、财务异常等状况,最终受到特别处理,甚至面临退市的危险,使投资者、债权人、供应商等遭受巨大损失。因此,对上市公司财务危机进行研究,建立及时有效的预警模型,就成了当前上市公司利益相关者的迫切需求,也成为了国内研究的热点。本文的研究目的是在我国上市公司财务危机预警问题展开分析的基础上,结合财务管理学、统计学来构建有效的财务指标体系,利用支持向量机技术,建立一个基于支持向量机的上市公司财务危机预警模型。首先,介绍研究背景和意义,回顾前人的财务危机预警模型研究工作;接着介绍了支持向量机预警模型的基础理论,包括财务危机界定、形成原因和生命周期,统计学习理论、线性和非线性支持向量机、核函数等;然后设计模型输入财务指标体系,利用交叉验证和格搜索技术,建立支持向量机财务危机预警模型流程;最后通过实证,论证了模型的实用性。为了能够更好地设计实验,本文收集05、06两年138个研究样本,利用显著性检验和因子分析,得到四个数据集,分别代入支持向量机财务危机预警模型进行实验,并与Logistic模型进行比较,对结果进行分析,得到了更为有效的模型。