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根据中国资本市场的实际和样本数据特点，设计一套从样本准备到模型参数优化、再到模型比较的集成解决方案，对上市公司经营失败进行预警，通过实验分析参数调整和核函数选择对支持向量机建模的影响，寻求最优的支持向量机模型。实证结果表明，经营失败预警应用中，参数和核函数的选择对预警模型有较大影响，基于最优支持向量机模型的预测效果优于统计方法和神经网络方法，支持向量机适合中国上市公司分行业小样本的实际，特别处理事件作为经营失败样本切分标准对模型产生一定影响。