伴随着我国资本市场的迅猛发展，市场竞争日益激烈，进一步加大了公司的风险性和复杂性。近年来，上市公司过于追求经济效益而忽视财务风险，使自身陷入财务危机，甚至宣告破产的例子已不胜枚举。影响公司财务风险的因素很多，如非理性担保、管理者道德问题、逆向选择以及不正当关联交易等，分析这些因素可以发现，不合理的股权结构从根源上影响着公司的整体架构，是公司产生财务风险深层次的原因。上市公司作为股票市场的血液，其股权结构不合理很大程度上影响着投资者的切身利益，直接关系到整个股票市场及资本市场的持续稳定。因此，本文从股权结构角度出发研究制造业上市公司股权结构与财务风险的关系，并基于股权性质建立财务危机预警模型。　　基于市场经济背景，本文首先结合股权结构与财务风险的相关理论，从股权流通性结构、股权性质、股权集中度、股权制衡度四个维度提出了研究假设构建回归模型。其次采用统计分析法对我国制造业上市公司的财务风险和股权结构进行总体描述。然后利用多元线性回归模型分析了制造业上市公司股权结构与财务风险的影响。最后基于股权性质构建PSO优化SVM的股权结构与财务风险关系的财务危机预警模型，并对模型进行训练和检验。实证研究结果指出：流通股比例、非流通股比例与财务风险水平的相关性不显著；国有股比例与财务风险水平负相关，国有股对制造业上市公司发挥的是“帮助之手”作用；法人股比例在改善和稳定公司经营状况方面的作用越来越弱；管理者持股比例在公司治理中发挥了一定的积极作用，对公司财务风险水平的影响作用也逐渐增强；股权集中度与财务风险的关系最为显著，股权集中度越高，越有利于控制公司的财务风险水平；股权制衡度与财务风险水平负相关，应建立适度集中又相互制衡的股权结构。财务危机预警模型结果表明，构建的基于粒子群算法(PSO)优化 SVM的财务危机预警模型是将人工智能算法运用到经济管理领域的有效尝试，对分析公司财务风险具有一定的现实指导意义。