我国保险业的高速发展使得保险在社会经济生活中的渗透度不断提升,在此同时也使得保险业承担着越来越大的经济保障责任。当前偿付能力不足是保险业面临的主要问题,2008年中国有12家保险公司偿付能力不足。保险公司偿付能力问题,事关经营的可持续性,也关系到每个被保险人利益,更关系到维护保险市场安全稳健运行。为进一步完善我国保险业的偿付能力监管体系,需要建立一套保险公司偿付能力预警机制。BP神经网络是人工神经网络的一种,它通过模仿生物大脑神经系统信息处理功能实现输入与输出之间的任意非线性优化映射,有着传统统计方法无法比拟的适应性、容错性及自组织性等优点,将其应用在保险偿付能力预测方面,具有一定的优势。本文对国内外保险偿付能力预测的研究文献进行了回顾,阐述保险偿付能力的内涵。并比较了几个典型的偿付能力预测计量模型,认为BP神经网络模型更适用于对偿付能力不足进行预测。选取我国2004年至2007年具有完整财务报表的财产保险公司相关数据,以偿付能力充足率100%,作为判定偿付能力是否充足的标准。选择衡量保险公司偿付能力影响因素的11个指标,利用BP神经网络模型对样本公司未来一年(T+1年)和未来两年(T+2)的偿付能力预测研究。通过两种方法的实证研究比较,证明BP神经网络模型对财险公司偿付能力状况有较好的预测效果,特别是第二种预测方法对偿付能力不足的公司预警效果显著。最后,根据实证研究结果,给出了完善BP神经网络模型在我国财产保险偿付能力预测的若干政策建议。