随着我国市场经济改革的深化和资本市场的快速发展，房地产行业企业之间的竞争越来越激烈，而在日益发展但尚不成熟的中国证券市场中，一些房地产上市公司财务状况频频陷入困境，这不仅严重损害了广大股票投资者、债权利益，危及其自身的生存和发展，也严重影响了我国证券市场发展。而上市公司出现财务困境是一个逐步渐进的过程，其所处不同阶段的危机程度一般都能从企业财务状况的恶化程度中反映出来。因此，如何对房地产行业上市公司进行财务困境预警成为了近年来经济学家普遍关注的热点问题。　　 首先，本文对上市公司财务困境、财务预警的含义以及房地产行业的特征等进行了必要分析，然后在总结国内外有关财务预警研究成果的基础上，提出了主成分分析法和支持向量机的组合预测方法，并给出了具体的组合原理。其次，本文以91家房地产行业上市公司为研究样本，同时引入财务指标和非财务指标构建房地产行业财务预警模型。结果表明：组合预测模型集合了统计模型和支持向量优点，在上市公司财务危机发生前三年，对训练样本集的判别准确率达100％，对测试样本集的判别准确率为93.55％。为了检验所建组合模型是否适合房地产行业财务困境预警模型，本文又利用同样的样本及指标数据建立了Logistic回归模型，并将这两种模型的预测效果进行比较，结果表明组合模型的预测精度高Logistic回归模型。再次，结合房地产上市公司财务预警的实证研究给出房地产行业上市公司的财务预警的对策和建议。最后，得出本文研究结论和展望。