近年来,中国经济增长迅速,经济的高速发展过程必然伴随着企业的繁荣与消亡,这对政府的社会治理能力,尤其是市场监督管理能力提出了更高的要求。企业破产风险评估能够帮助政府提前做好应对方案,及时采取应对危机的有效措施,有效提升政府市场监管部门应对经济运行风险的能力,是政府市场监督管理部门迈向“智慧型”市场监管的必由之路。此外,建立有效且可靠的企业破产风险评估模型不仅能够完善企业的市场退出机制,也能够提前预防企业破产形成的多米诺骨牌效应,对冲企业破产带来的连锁反应,维护金融生态和经济发展环境。准确评估企业的破产风险,关键在于对其进行精准的分类识别。在以往的研究中,已经有许多国内外的研究者提出了一些具有代表性的企业破产风险评估模型。然而,这些模型在数据样本存在异常值干扰和分布不平衡等问题时很难发挥出应有的效果。本文基于已有的研究成果,充分考虑了影响企业破产的各种因素,开展了基于多阶段集成模型的企业破产风险评估研究,提出了两种企业破产风险评估模型。本文的创新点如下:（1）针对平衡分布但包含异常值的数据样本,提出了一种基于异常值增强的企业破产风险评估集成模型。该模型包含以下三个阶段:首先,针对数据样本中包含异常值的问题,提出了一种基于装袋策略的局部异常因子增强方法,提高了基分类器对于异常值的适应能力;然后,为了提高基分类器处理包含异常值的数据样本时的效率,提出了一种基于梯度提升树的企业特征重构降维方法,将特征重构和降维有机结合,进一步增强了基分类器对于异常值的适应能力;最后,为了提升模型整体的预测性能,提出了一种堆叠集成方法,利用堆叠法构建集成模型,提高了集成模型应对异常值的能力,并通过实验证明了所提出模型在企业破产风险评估中的有效性。（2）针对不平衡分布且包含异常值的数据样本,提出了一种基于样本自适应的企业破产风险评估集成模型。该模型包含以下三个阶段:首先,针对数据样本中包含异常值的问题,提出了一种基于加权投票策略的异常值增强方法,利用多种经典异常检测算法生成的异常增强特征强化基分类器的异常值适应能力;然后,针对不平衡分布的数据样本中所导致的模型准确率虚高的问题,提出了一种基于自助抽样法的企业数据平衡采样方法,增强了基分类器对于不平衡数据的处理能力;最后,提出了一种基于自适应参数调优的堆叠集成方法,通过将自适应的参数调优方法应用到堆叠集成模型的参数调优上,提高了集成模型的性能,有效地提高了企业破产风险评估的精准度,并通过实验证明了所提出模型在企业破产风险评估中的有效性。本文的研究成果不仅是对企业破产风险评估现有成果的创新和拓展,为企业破产风险评估领域提供了新的研究方法和研究视角,也能够帮助政府市场监管部门及时判别风险,采取应对危机的有效措施,提升政府市场监管部门应对经济运行风险的能力,具有重要的理论和现实意义。