为了促进我国经济结构的调整以及抢占科技制高点，国务院于2010年出台了《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，该文件的下发以及战略性新兴产业本身良好的发展潜力使得许多企业，尤其是中小型企业投入到该产业中，而在2009年正式成立的创业板市场也为这些战略性新兴产业上市公司提供了良好的筹资平台。截止到2014年在创业板上的战略性新兴产业上市公司占创业板市场总数的51.4％，但是由于创业板以及战略性新兴产业都还处于不成熟期，使得这些上市公司在创造辉煌成绩的同时，也存在着各种发展中的隐患。一些在创业初期蓬勃发展的上市公司由于缺乏财务风险管理意识，最终导致上市公司或是因为无力偿还到期债务或是因为成本费用冗余或是因为资金缺乏等原因不得不宣布破产重整。上述战略性新兴产业上市公司的失败不仅仅给上市公司自身以及投资者带来损失，而且严重打击我国发展战略性新兴产业的积极性，对该产业的长期发展也造成的不利的影响。因此为了促进战略性新兴产业健康长久的发展，使其早日成为我国的支柱性产业，有必要加强战略性新兴产业上市公司的财务管理，严格控制其运营过程中的财务风险。　　本文以创业板市场上的战略性新兴产业上市公司对研究对象，选取2010年至2013年为研究的时间跨度。通过对国内外研究文献的整理，明确传统意义上的财务风险影响因素——上市公司内部因素。在此基础上，根据我国创业板和战略性新兴产业的发展现状，新增了创业板因素以及上市公司外部因素，对传统的财务风险影响因素进行了拓展延伸。在实证研究部分，选用预测性能良好的BP神经网络对财务风险进行测度分析，并与传统的预测模型——逐步回归分析模型进行准确度的对比检验;然后选用全局敏感性分析的方法对新增影响因素的必要性进行检验。根据检验结果发现，涵盖上市公司内部、创业板以及上市公司外部等方面的财务风险影响指标以及BP神经网络财务风险测度方法明显提高了财务风险测度结果的准确性以及稳定性。　　本文具体内容分为六个章节:第一部分为绪论，从整体上介绍了研究背景、研究内容以及研究方法等;第二部分为国内外研究现状，对战略性新兴产业、创业板、财务风险影响因素等相关研究文献进行了理论总结;第三部分包括战略性新兴产业及其上市公司的现状以及财务风险两方面的内容，具体为战略性新兴产业的界定、发展阻碍、该产业及上市公司的特点以及财务风险的含义、特点以及形成原因等理论知识;第四部分从上市公司内部、创业板、上市公司外部等方面分析财务风险影响因素，其中上市公司内部主要从筹资活动、经营活动、未来发展前景以及内部治理等方面归纳财务风险影响因素;第五部分利用BP神经网络对创业板战略性新兴产业上市公司进行了测度分析，包括BP神经网络的介绍、神经网络的构建等;第六部分则是BP神经网络准确性的检验以及新增影响因素的必要性检验，在准确性验证中选用逐步回归分析进行对比，在必要性验证中采用全局敏感性分析的方法。