随着全球经济的发展，传统财务理论中的持续经营假设逐渐松动，企业面临的不确定性日益加强，各类市场主体对企业财务状况的关注同时随之增强，因而对财务预警的需求也日趋迫切。我国市场经济仍在发展阶段，资本市场尚不成熟，与国外财务预警研究相比，我国预警理论研究还存在着一定的差距。企业陷入财务困境时，通常表现为某些财务指标的异常。这种异常情况的发生看似一个时点的突变，实为一个渐进的发展过程。因而本文拟从我国国情出发，以我国资本市场作为立足点，探讨动态财务预警模型的建立。本文的研究目的是，运用统计方法，建立能够表征企业陷入财务困境的指标体系；同时利用灰色预测理论与人工神经网络方法，建立灰色神经网络动态财务预警模型，实现对我国企业潜在财务危机的预警。本文研究的核心问题是，将灰色预测理论与人工神经网络方法相结合建立一个有效的动态预警模型，实现财务预警。在写作安排上，全文的研究思路主要包括六个部分。其中，第一部分为导论，总括性概述本文的研究目的与意义，国内外研究综述，以及本文的研究内容和方法；第二部分为现有财务预警研究方法剖析，通过对现有预警方法进行分类比较，进一步分析现有预警方法的局限性，并在此基础上提出本文研究的改进思路；第三部分基本理论，对本文研究中运用的相关理论进行扼要概述，并简要阐述灰色预测理论与人工神经方法的融合机理；第四部分为模型研究框架，逐步阐释模型对财务困境的界定，样本数据的选取方法，预警变量的选取与定义等各个部分的研究设计，并对整体模型的构建步骤进行简要阐述；第五部分为基于灰色神经网络模型的财务预警，主要论述动态预警模型的具体实现过程，分模型指标体系的建立，BP神经网络的建立，动态财务预警与检验，以及预警结果分析四个部分全面阐述本文实证分析过程；第六部分为结论，总结本文研究得到的主要研究结论，以及本文研究中的创新之处，并对论文的不足与后续发展研究进行探讨。通过实证研究，本文得到以下结论。首先，企业陷入财务困境是一个综合事件，可以通过流动比率、每股收益、每股净资产、每股现金含量四个指标综合度量反映财务状况的优劣；其次，在进行财务状况分析评价时，财务指标的趋势效应不容忽视，财务指标时序序列纵向信息对财务困境具有显著预警作用；最后，将灰色预测理论与人工神经网络方法相结合，建立的灰色神经网络动态财务预警模型能够在早期发现企业潜在财务危机，实现有效动态预警。