伴随着世界经济的一体化发展,企业经营所处环境的不确定性进一步加强。企业的财务状况对于一个企业的生存发展来说至关重要。很多企业的经营危机都是以财务危机为先兆。但是,罗马不是一天建成的。财务危机的发生也会经历一个过程。所以对于企业来说,建立一个准确率较高的财务预警模型以此在财务危机发生以前做好预防和准备工作便显得愈发重要。以往对于财务预警的研究往往局限于Z分数模型分析、Logistic模型分析和神经网络模型分析这三种分析方法,但是他们均存在一定的不足之处。随着大数据时代的来临,人们开始使用深度学习作为研究工具预测财务危机。本文将创新性地采用深度学习网络这一方法建立准确率更高的财务预警模型,帮助企业科学地对财务状况加以分析。本文在对国内外学者的成果加以回顾的基础之上,阐述了财务风险和财务预警的基本理论。随后在本文的核心章节中,建立了包括二十二个指标在内的指标体系,然后选取2066家上市企业作为样本进行训练,并以54家企业作为检验组加以检验,得出深度学习网络模型在T-2年、T-3年的预警准确率分别为90.74%、88.89%。所以,离财务危机发生时间越近的预警模型的准确率越高。随后,利用建立深度学习模型的样本组建立并检验Logistic模型,得出其在T-2年、T-3年准确率分别为75.90%和61.10%,从而得到深度学习模型更优这一重要结论。