分析商业银行流动性风险的预警管理对于银行发展是十分重要。大量学者用不同的方法、从不同角度研究了商业银行的流动性风险管理问题，但是并没有形成完全的共识。值得注意的是前人的研究大多是定性的分析商业银行的流动性问题，定量分析的还比较少。本文将BP神经网络、GM(1,1)模型及主成分分析方法相结合来研究商业银行流动性风险的预警问题，对比分析了BP神经网络在商业银行流动性风险预警的优势。本文第1章本章主要介绍本文选题的背景和意义、国内外文献综述及论文的结构安排和研究方法。第2章为技术设计部分，本章主要阐述了神经网络、BP神经网络，综述了神经网络相关理论，并重点介绍了BP神经网络的相关特性及应用。本章最后介绍了主成分分析的相关理论知识。第3章本章简单分析了商业银行流动性风险产生的原因及风险的度量，并进而阐述了预警模型的构建。第4章为本文的核心部分，根据第2章的技术设计及第3章的指标体系，选取样本商业银行的相应数据并进行了实证分析，主成分分析结果显示众多指标之间存在某种相关性，可以通过提取公因子来代替同类指标，根据主成分分析的结果对样本银行的风险级别经行了界定；根据主成分分析的结果，运用BP神经网络及GM(1,1)模型对样本数据进行了仿真模拟，结果显示BP神经网络模拟预测效果更好，正确率为82%，进而对比说明了BP神经网络模型应用于商业银行流动性风险预警的可行性和合理性。第5章根据前文的分析，针对建立商业银行流动性风险预警提出了相应的对策建议。结论部分为全文的总结部分。本文采用的BP神经网络模型对商业银行流动性风险进行实证分析，具有很强的理论及现实意义，本文结论具有一定参考作用。