随着我国经济的发展,上市公司数量在逐渐增多,同时也带来了上市公司亏损占比逐渐增大的噩耗,所以建立企业财务预警模型对我国经济的稳健发展有着重要意义。另外,如果能够建立有效的企业财务危机预警模型,企业就可以提前对自己财务状况进行评估,可以在危机爆发之前就及时采取有效措施来遏制财务状况的恶化,极大的减小了破产的可能性,同时也帮助投资人和相关企业降低相关损失。因此,建立一个有效的企业财务危机预警模型对企业、广大投资者和我国经济市场都有着重要意义。为了建立上市公司企业危机预警模型,本文先对含有99个特征指标的3372个A股上市公司的财务数据进行初步的数据选取,剩余72个指标,然后依次进行数据填充、数据归一化和特征选择。在数据填充过程中对比了常用的数据填充方法,选择了填充后均方误差值最小的随机森林方法对整个数据进行填充。特征选择过程中先后使用显著性检验、基于AUC的随机森林、Lasso方法,筛选出17个特征变量来建立后续模型。本文数据存在高度不平衡的问题,为了构建合理的A股上市企业财务预警模型,本文使用了解决数据不平衡问题的SMOTE算法和平衡随机森林算法,使用召回率、正判率、宏平均、F₁-measure值和AUC值对经典分类算法、SMOTE算法、平衡随机森林建立的财务预警模型进行比较,证明了平衡随机森林财务预警模型效果最优。因此,本文选择平衡随机森林作为企业财务预警模型,并对参数优选的财务预警模型进行结果分析。