自1932年Fitzpatrick首次提出财务危机的概念以来,企业财务危机预警就一直是学界研究的重点。从财务危机的界定方式,到影响因素指标体系的构建,再到运用数据挖掘等跨领域知识构建财务预警模型,国内外学者都在寻求更贴近实际应用的财务危机预警模型。随着我国全面深化体制改革进程的推进以及全球经济持续疲软等宏观因素加持,我国企业面临着变化更为迅速、风险更为多样的环境,这就为企业管理者能够及时识别企业潜在财务风险并做出相应措施提出了更高的要求。本文通过梳理国内外研究,发现目前指标体系构建的不足,突破以财务比率为主题的传统指标体系,并结合行业宏观因素、治理结构因素以及利益相关者理论,构建更加完善的财务预警指标体系;在计量方法上,本文结合数据挖掘知识,运用基于贝叶斯理论的贝叶斯网络方法构建模型。贝叶斯网络方法作为结合概率论及图论知识的机器学习算法,在处理不确定性问题上具有十分良好的表现,此外其在处理定性离散化指标上的优势使其能够更好地适应加入宏观因素、治理结构等定性指标的指标体系。同时为了检验预警模型的预测能力,本文通过将logit模型作为对比模型,运用大数据对模型的判断准确率做出检验,同时以GN企业作为应用案例进一步检验预警模型的预测能力。本文创新地将利益相关者理论以及贝叶斯网络方法应用于企业财务预警,不仅在理论上对对预警模型进行完善,更通过案例应用为企业提供经验借鉴具有重要的实践意义。