随着社会经济的不断发展,交通运输行业作为国民经济的支柱性产业得以飞速发展,其行业内上市公司的数量与规模也逐步扩大。交通运输行业上市公司的财务风险管控与预警成为该行业企业可持续发展的重要一环。因此,有必要对该行业各上市公司的财务状况进行深入研究,分析、控制并及时规避可能遇到的财务风险。基于此,本文以交通运输行业的上市公司为主要研究对象,以财务风险防范为研究目的,构建了交通运输行业上市公司的财务风险预警模型,并检验其有效性。本文主要包含以下三个部分:第一部分为交通运输行业的运营数据与财务数据分析。本文详细介绍了交通运输行业的基本情况,总结了近五年交通运输行业的发展趋势,对交通运输公司的财务特点进行了整体性分析。并进一步分析比较了交通运输行业各子行业指标趋势,总结了交通运输行业可能出现的财务风险类型及风险成因。第二部分为交通运输行业财务预警指标体系构建。本文结合行业特点,选取了交通运输行业上市公司21个财务指标构建了财务风险预警指标体系,并运用因子分析法对指标进行降维处理,提取出具有代表性的6个公因子指标。第三部分为模型构建与案例分析。本文建立了BP神经网络财务风险预警模型。分别设计了T-3、T-2、T-1年期的三个BP神经网络模型,评估了交通运输行业公司在T年期的财务健康状况,并对模型的准确性做出评价。进一步进行了案例分析,运用构建的交通运输行业财务风险预警模型对A上市公司财务风险进行预测,并分析其财务风险成因,从而进行模型应用研究。实证结果表明:T-3年模型、T-2年模型、T-1年模型的预测准确度分别为68.67%、75.86%和86.2%,且均预测出ST公司为财务风险型企业,准确率为100%。表明模型的预测能力随时间的推进而增强,且能较为准确地判断出上市公司的财务风险类型。在案例应用中,模型均成功预测出A公司的财务风险类型。本文针对存在财务风险的交通运输上市公司提出五项建议。第一,扩宽融资渠道,缓解企业资金来源压力;第二,提高资金利用率,构建企业资金管理新模式;第三,加大企业内部管理力度,做好财务收支预算工作;第四,推进财务管理工作转型,加强财务管理人才培训;最后,强化财务风险监管力度,推进企业财务信息化管理。