金融市场作为金融交易的平台，在实体经济中扮演着重要的角色。而股票市场作为金融市场至关重要的一部分，具有融资、转移风险等功能。国内有许多投资者都热衷于对股票的投资，一些企业也将上市作为自己的奋斗目标。但现实情况是，由于股票市场中存在信息不对等或不及时的情况，股民对于出现财务危机的风险股票往往是后知后觉的，所以能够在股票中获得丰厚利润的投资者其实并不多，不少人因为不能迅速调整投资策略而付出了惨重的代价。
　　为了解决以上问题，本文基于上市公司股票的财务数据，结合支持向量机和Logistic回归模型的优点，建立了一个新的风险股票的财务预警模型。首先，把被证监会特殊处理的ST股票（支持向量机的正类）称为风险股票，没有被特殊处理的股票（支持向量机的负类）称为正常股票。然后，用风险股票和正常股票的训练数据集分别训练出几何间隔达到最大的分离超平面、正类支持向量决定的超平面和负类支持向量决定的超平面。最后，将这三个平面映射到Logistic回归模型的值分别为0.5,0.73,0.27，由此将(0,1)的概率区间分割成四个区间(0,0.27)、(0.27,0.5)、(0.5,0.73)和(0.73,1)。把区间(0,0.27)称为股票的安全区，该区域股票的财务状态良好。把区间(0.27,0.5)称为股票的黄灯区，该区域的股票已脱离安全区，投资者需进一步关注其发展趋势。把区间(0.5,0.73)称为股票的红灯区，对这个区域的股票投资有风险，投资者需谨慎投入。把区间(0.73,1)称为股票的风险区，该区域的股票财务风险已经比较大了，不建议投资，除非它的风险程度能够大幅度的下降并且持续稳定。
　　实证表明本文构建的风险股票的财务预警模型与实际情况具有良好的一致性，能在一定程度上避免风险股票因突然退市等情况给普通股民造成的巨大损失，对推动股票市场健康稳定的发展有重要的参考价值。