金融风险的防范与化解是全世界关注的重要问题。区域金融风险具有极强的联动性和传播性,当其累积到一定程度突破可控边界时,就会形成跨区域范围的金融动荡,甚至形成金融危机。因此,及时对区域金融风险进行预警,守住不发生区域性、系统性金融风险已经成为学术界研究的重要课题。本文通过构建山东省区域金融风险预警模型,对区域金融风险进行定量研究,为相关部门提供决策参考。首先,对金融风险预警理论、风险预警指标体系及金融风险预警模型方法进行系统梳理,在此基础上分别从金融、经济和财政三个角度出发分析山东省金融风险的影响因素。其次,将相关风险与宏观经济环境、中观经济环境及微观金融发展中的相关指标进行关联,确定了由20个指标构成的山东省区域金融风险预警指标体系及预警区间。再次,构建了基于RBF神经网络的区域金融风险预警模型,通过主成分分析法、层次聚类分析法对指标体系进行降维与分类,利用RBF神经网络模型对2004-2016年的指标数据进行训练与仿真,并在训练完成后利用2017年的数据对2018年的金融风险进行预警。实证研究结果表明:(1)2005-2007年山东省区域金融风险较高并在2007年达到峰值;(2)2007-2008年山东省区域金融风险有所下降,但仍处在警惕状态;(3)2009-2014年山东省区域金融风险呈现逐年递减的态势并一直处于安全状态;(4)2015年以后山东省区域金融风险上升压力加大,并在2018年再次进入警惕状态。最后,从保持国民经济持续健康发展、降低银行风险与财政风险以及加强风险预警体系建设的角度对预防和化解山东省区域金融风险提出相关政策建议。