财务报告（或者财务报表）是企业披露财务状况的正式文档，财务分析师们利用财务报告对企业的财务状况进行分析，为企业、投资者、债权人和其他利益相关者提供建议。财务失败预测学派将财务报告分析的重心从历史评价转向未来预测，认为财务分析的重点是预测未来，特别是预测企业财务失败的可能性。粗糙集方法易于理解和应用，对数据集的统计性质要求不高，能够处理不完整和冗余数据，十分适用于财务数据的分析。　　 中国资本市场的迅速发展，尤其是新会计准则的实施为企业财务失败预测提出了新的要求，我们不能简单的继承西方预测财务失败的指标体系。本文深入分析中国资本市场现状，采用粗糙集的方法和理论进行财务比率分析，对财务失败预测进行分析、建模和应用。　　 本文遵循经典的CRISP-DM数据挖掘流程，综合利用SPSS、Clementine和Rosetta等数据挖掘软件，对粗糙集数据挖掘中的各种参数进行综合尝试，注重数据离散化和属性约简的方案。使用N次交叉验证的方法，力图从中找出最佳方案，最后将得到的结果联系经济环境进行综合分析。试验结果表明，文中的粗糙集模型同以往的同类研究相比，精确度有了一定程度的提高，而且结果验证了新会计准则对于财务分析的影响。