随着世界经济的一体化进程不断加快,人民物质生活不断提高,在人民需求的推动下,市场上涌现出一批又一批企业。许多企业不满于现状,为了更好的适应这个时代的节奏,通过公开发行股份的方式上市,从而进行融资,扩大企业规模。然而,在上市企业持续经营的过程中,不得不面临多方面的威胁和斗争。而这一系列威胁或多或少都将影响到企业的发展,从而导致企业财务状况出现变化,这便让许多企业面临着生存的危机,同时也使得企业投资者承担“爆雷”的风险。其中,财务危机是导致企业面临生存问题尤为重要的因素,也是企业管理层和市场利益相关者极其关注的部分。好的财务预警机制能够帮助一家企业更好地对风险进行管理,提前预防,避免财务隐患。因此,对企业的财务预警研究不仅仅是企业管理层的责任,也成为了实务界、学术界重点研究的课题之一。上市企业中,尤其是房地产企业,在最近几年成为我们热议的一个话题。但随着炒房热趋势地逐渐下降,许多房地产人都表示对未来的迷茫。虽然整体行业的规模还在增长,但由于调控持续加码,整个行业的增速放缓了。部分中小房企,甚至部分百强房地产企都出现了各种各样的发展难题,面临着生存的危机。人民法院公告显示,“截止至2019年11月24日,我国已经有452房地产企业申请破产,而且这个数字还在持续增加”。所以财务预警研究在房地产企业中显得及其重要。所以本文在结合我国目前对财务预警研究的基础上,结合国内外相关研究状况与文献资料,在明确了研究背景、目的和现实意义的前提上,确定了文章的研究框架,并在此基础上提出本文的创新方案,重新界定房地产行业中何为财务健康企业、何为财务危机企业,并对财务危机企业进行了再次划分。其次,上市企业的财务预警研究是一个系统的工程,没有单一且万能的指标。本文结合国内外文献资料中对财务指标地选取频率以及房地产行业行业特点构建了财务预警基础指标体系,并结合显著性检验、主成分分析、因子分析、稀疏化的方法将22个基础指标进行系统筛选。最后,利用BP神经网络模型以126家上市房地产企业作为研究对象,以其近三年的部分指标数据建立模型,进行学习与测试,并以此得出研究结论跟建议。