伴随着全球经济一体化和结构性改革,上市公司的市场经济地位越发凸显。由于上市公司通常在其经营领域取得了较大市场优势,因此其经营活动往往会使市场整体运行状况产生变动。同时由于公司运营中财务系统所面临的潜在风险会对公司未来经营发展产生重要影响,故上市公司的日常经营运行情况受到越来越多市场研究专家关注,对财务风险进行高精度的预测也逐渐成为金融与经济领域内的热点问题。为此本研究根据上市公司财务数据特点和经济运行规律,对中国上市企业风险预警体系进行了梳理与分析,提出了基于定性和定量数据结合方法的上市公司财务风险预测模型。研究的主要工作如下:在建立模型之前,通过网络爬虫、商业数据库等手段获取历史财务和新闻文本数据,并通过灰色关联方法完成特征指标的筛选,得到20个与风险因变量相关程度较高的自变量,从而建立适合进行风险预警研究的财务分析体系。依据建立的指标体系构建历史单一的历史财务数据风险预警模型,以2018-2020三年在我国沪深主板的上市公司财务数据进行实证分析,说明了建立模型的合理性,为下一步构建综合模型打下基础。在单一模型的基础上,将新闻文本、财务公告等定性数据引入神经网络模型中得到综合预测模型,同时对已有的F分数方法进行改进,引入定性数据变量构建综合风险计算公式。就情感分析具体方法而言,同样为使用深度学习方法进行相关文本的情感判别,得到积极或是消极情感倾向,将情感分析结果纳入指标体系中,使得模型预测结果更加具有说服性。模型建立后选取了大量样本企业对其进行了可靠性检验,其中样本企业中包含了若干个被证监会特殊标记企业,检验结果说明了以建立综合模型进行实际预测的合理性和可行性。接着依旧以2018-2020年的数据对建立的综合模型进行实证案例分析,对实证分析结果进行深入的讨论发现,本研究建立的综合模型能够客观并且较高精度地提前对公司的财务危机做出预测,对行业代表性企业及大量数据企业样本在均方根误差和平均绝对百分比误差上均有一定程度的改进。总体而言,本研究对上市公司财务风险预警的理论体系、方法进行了阐述,根据实际采集到的数据,运用情感分析技术、神经网络理论、灰色分析理论等若干理论进行模型建立的前期准备工作,建立了定性和定量数据相结合的风险预警模型。研究结论包括:金融领域尤其是投资市场往往要考虑宏观市场变动因素,它会对宏观市场和微观个体都产生较为明显影响。同时运用长短期记忆神经网络模型有效地预测了未来一段时间上市公司财务风险因子的变动程度,特别是针对宏观数据的预测表现同样能够说明其可靠性,这也说明了神经网络在金融领域内具备巨大的应用价值。本模型一方面克服了单一量化数据构成的预测模型对市场情绪波动这一重要指标分析不足的缺点,提高了财务风险领域的预测精度,为企业提供了一条针对财务风险预测的新方法,另一方面丰富了财务风险预警理论研究体系,为后续风险预测及控制领域提供了一定的研究参考理论,同时将深度学习应用于上市公司的风险预测,一定程度上拓宽了深度学习的使用边界。