在传统市场经济之下,信用特指以可度量的债务债权关系为核心的经济信用。面对众多的市场主体,监管部门如果不能充分认识和掌握公司的信用风险状况,就可能陷入监管效率低下、监管空白、监管疏漏等恶性循环。高科技水平自立自强是国家发展的必由之路,建设一批高质量的高科技公司决定了我国最终能否成为一个真正的社会主义现代化强国。科技型上市公司由于其信用风险评价不易等问题,也导致其获得授信困难。尤其是科技型上市公司与其他传统制造业有所不同,无论是经营模式还是盈利能力均有其自己的特点,因此我国亟需建立稳定高效的科技型上市公司信用风险评价模型,进而对其信用风险进行管理。本文首先对SFLA-SVM模型进行了概述,进而阐明了我国科技型上市公司信用风险研究的现状,并分析了导致我国科技型上市公司信用风险的成因。基于此,本文选取了326家科技型上市公司的真实数据,用KMV模型对这326家科技型上市公司进行分析,分为ST组和非ST组分别求出违约距离,得出两组公司违约距离差距并不明显的结果,于是将这326家公司的违约距离用作SFLA-SVM模型分析。除此之外,还根据科技型上市公司的特点选择了以财务风险指标、运营风险指标、成长风险指标、技术风险指标为代表的25个指标进行主成分分析,得到了八个主成分,并将这八个主成分和违约距离DD用作SFLA-SVM模型分析,得到了分类结果准确率高达89.3939%的SFLASVM模型。本文为了验证SFLA-SVM模型在科技型上市公司信用风险评价效果上的优势,选取了三个常用的分类能力较好的模型做对比,分别是Logistic回归、未经过SFLA算法优化的SVM模型以及随机森林分类模型。最终SFLA-SVM模型在准确率、精确率、ROC曲线和AUC值上都表现更好,准确率达到89.3939%,精确率达到89.8305%,ROC曲线下方的面积最大,AUC值达到0.7978。相对于以往的研究,本文创新性的使用违约距离作为研究科技型上市公司信用风险的指标,同时通过SFLA算法优化SVM模型,对科技型上市公司信用风险的评价取得了良好的效果,最后也根据研究结果提出了相关信用风险管理措施和建议。