伴随着经济全球化和自由化的不断深化,国际经济发展多元化日益明显,金融风险问题在经济安全乃至国家安全战略中的核心地位越来越突出。预防金融风险的重要性越来越受到人们的重视,尤其在2008年发生了席卷全球的金融危机,这给世界经济带来了巨大的损失。因此,关于金融风险预警的研究越加深入。目前,我国金融体系仍不完善,还存在很多不合理的地方,如金融机构效率低下,监管制度不够健全等。同时,外债结构、外资冲击等外部环境对我国的整体金融体系的影响也是越来越明显。因此,分析影响我国金融风险的因素,构建我国金融风险预警系统,研究判断我国金融风险状态,对于维护我国的金融安全,防范金融风险、促进经济平稳发展具有重要的意义。文章首先从金融风险的理论背景出发,详细阐述了金融风险的产生原因,并从两个方面论述了金融风险的产生方式。同时,从微观和宏观两个方面说明了金融风险的类型。而后,确定了影响我国金融风险的国内外因素。影响我国金融风险的国内因素主要包括宏观经济环境的不稳定、金融市场发育的不充分、金融监管的不完善等,影响我国金融风险的国外因素主要包括世界经济发展不平衡、外资银行的冲击、国际资本流动的冲击。其次论述了当前最常用的几种综合评价方法,主要包括层次分析法、因子分析法、模糊综合评价法及人工神经网络。层次分析法通过专家赋权,得到对比矩阵,而后对于得到的对比矩阵进行数学的处理,从而可以得到一种综合得分。但是层次分析法的主观性过于强,得到的结果可能偏离实际结果,而且,当指标量过多时,应用工层次分析法会造成数据的统计量过大,权重难以确定。因子分析法对于主要指标的依赖性过大,对研究所选取指标体系是一个考验。通过对现有文献的总结,发现有很多的学者利用因子分析法来分析中国金融风险预警问题,但利用因子分析得到的公共因子的代表性不好,因此其计算的因子得分并不能完全反映我国的整体金融风险状况。因此,对于本文所研究的问题,不能够使用因子分析的方法。在实际应用中,BP神经网络对于样本的依赖性很大。模糊评价法通过精确的数字手段处理模糊的评价对象,它得到的评价结果是一个向量,其包含的信息比较丰富,可以比较准确的刻画被评价的对象,又可以进一步加工,得到参考信息。在金融风险预警的研究中,各个风险等级的划分具有模糊性和非绝对性,所以很难用精确的是否的概念对于金融风险状况作出判断。所以利用模糊综合评价对金融风险进行研究更加科学与合理。在确定权重时,使用的是熵权法,可以有效的避免了赋权的主观性,完全体现了用数字说话的理念。再次,详细说明了金融风险预警指标的筛选原则,通过研究确定了宏观风险子系统、财政风险子系统、国际收支风险子系统、银行业内在风险子系统和证券风险子系统五个子系统,并从中选取了19个指标构建了金融风险预警指标体系。详细介绍了基于熵权法的模糊综合评价法的具体计算步骤。而后,细致的说明了应用ARIMA模型建模及预测的过程及原理。最后,利用基于熵权法的模糊综合评价模型对我国1996年-2010年的金融风险状况进行了综合评价分析,并利用ARIMA模型对单个指标分别进行预测,并评价了我国未来3年的金融风险状况。文章从宏观风险子系统、财政风险子系统、国际收支风险子系统、银行业内在风险子系统、证券风险子系统和整个金融系统六个方面来分析,进而找出我国目前金融系统的薄弱之处。并针对实证分析的结果分别从以上六个层次提出增强金融安全和防范金融风险的相关政策建议。经过分析发现我国宏观风险波动较为平缓,但通货膨胀情况较为突出,并且在未来的3年中有逐年增加的趋势。中国的财政风险、国际收支风险在未来的几年形势较为严峻,财政赤字率居高不下,并且国债负担率也有增加的趋势。外债结构极为不合理,短期外债的比重过大。证券行业在未来3年的风险逐年增加,整个金融系统未来3年的风险状况处于警惕状态,但形势不容乐观。