财务失败又称财务困境,最严重的财务困境就是企业破产。随着经济体制改革的不断深化和证券市场规模的扩大,我国的上市公司正面临日益严峻的挑战。自1986年底我国颁布《企业破产法》以来,破产问题成了社会各界广泛关注的问题,特别是信息技术的应用,更促进了人们对人工神经网络等预测算法在财务预警中应用的研究。分析研究上市公司财务状况,对于保护投资者和债权人利益、对于经营者防范财务危机、政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险都具有重要意义。上市公司预警研究在我国起步较晚,虽然近年来已经取得了一定成绩,但与国外比较起来,仍然存在着诸多问题。本文主要针对我国上市公司财务预警系统中存在的问题,把上市公司生产经营的全过程分为四个部分,分别提出完善的建议。第一部分实时信息系统的建设,以达到及时收集财务信息、实时监控的目的。第二部分根据内部控制理论,完善组织机制,使其能全过程控制。第三部分根据财务风险的诱因,把预警系统分为定性和定量两个部分:定性预警主要是针对不能在财务报表上反映的环境因素;定量预警根据企业的经营活动分成筹资、投资、经营活动预警三个方面,主要利用财务指标进行分析判断。第四部分是预警系统的处理保障机制,以使财务预警系统能更好的发挥作用。为了达到实施动态预警的目的,在比较静态与动态预警方法的基础上,选择了人工神经网络中的LVQ网络模型,利用上市公司数据进行实证分析。经过证明,LVQ模型对财务状况不仅有较好的判断性,还拥有简单易行的优势。