房地产业是中国国民经济的支柱性产业，在国民经济和社会发展中占有重要的地位，属于高收益行业。然而在获得高收益的同时也面临着高风险，美国金融危机的出现，给资金密集型的国内房地产行业造成了很大的冲击，很多房地产上市公司销售业绩持续低迷，银行信贷资金收缩，自有资金日益紧张，多种因素下财务危机发生的可能性变大，财务的安全与成功是房地产上市公司生存和发展的关键因素之一。如何提前对房地产企业财务风险进行预警，防止房地产企业出现破产进而影响社会经济稳定就成为了当前普遍关注的问题，因此，进行房地产业财务风险预警研究具有重要的实践意义。
　　本文在总结国内外有关企业财务风险预警研究成果的基础上，结合房地产上市公司的现状，采用实证研究方法，构建基于中国房地产上市公司的财务危机预警模型。研究内容主体分为三个部分：第一部分是对房地产上市公司财务风险理论概述。在这部分中首先简要介绍了财务风险的理论；然后对房地产业财务风险产生原因进行了分析；最后介绍了房地产上市公司财务预警所采用的实证研究方法体系。第二部分对上市公司财务风险预警研究样本和指标体系的选择，首先，结合房地产行业的特点，把所有指标综合起来，用灰色关联分析法筛选哪些指标对财务风险影响大，选取合适的指标建立财务风险预警指标体系；其次，根据ST准则、公司规模及房地产上市公司公布的年报选取一定数量的房地产上市公司作为研究样本。第三部分：房地产行业上市公司财务风险预警模型的建立。通过功效系数法和BP神经网络相结合，建立房地产行业财务风险预警模型，并对该模型进行检验，得出分析结论，并分析了模型的局限性。
　　研究结果表明，选取的八个财务指标基本反映了房地产业上市公司的经营管理状况，构建的预警模型对中国房地产业上市公司财务风险预测比较合理，可以较好的预测房地产业上市公司财务状况，具有较好的短期预测功能；财务指标中，资产负债比率和净资产收益率对房地产业上市公司影响最大。