随着我国市场经济的逐渐发展和完善,在竞争激烈的市场环境中,越来越多的上市公司由于经营管理不善而陷入财务困境。这不仅会使企业自身面临危机,也会对投资者和债权人等造成影响。若大量的企业同时出现这种情况,投资者和债权人的不良贷款率攀升,则可能对整个金融系统产生影响,引发新的金融危机。财务困境是企业在发展过程中出现危机的综合表现,其研究自诞生以来由于该问题本身的重要性一直受到了业界和学界的高度关注,构建一个准确有效的财务困境预测模型,既可以提高公司自身的风险管理水平,又能为公司管理层提供决策依据。通过对相关文献的梳理总结发现,现有财务困境预测模型主要以静态预测为主,无法随着时间推移进行动态更新。此外,在构建财务困境预测模型时,倾向于采用平衡的数据匹配方法,与现实中财务正常的公司与陷入财务困境的公司数量不平衡的情况相悖。因此为了弥补现有研究的不足,本文从实现动态财务困境预测的视角出发,考虑动态预测中存在的概念漂移问题和现实情况下的样本不平衡问题,通过引入时间权重和平衡不同类别样本之间的重要性,对原有的AdaB oost算法进行改进,构建优化的AdaBoost-SVM模型。论文主要工作如下:首先,通过梳理国内外研究文献,本文对财务困境概念界定、财务困境预测方法、概念漂移现象和财务困境预测中的不平衡问题进行了详细介绍。在此基础之上,结合本文研究对象的特点,对财务困境的概念内涵作出针对性的界定;同时,运用经济学和财务管理理论,详细剖析造成企业陷入财务困境的原因,并对财务困境预测中存在的概念漂移现象进行分析,从而为构建动态的财务困境预测模型奠定理论基础。其次,本文引入时间权重的方法对动态财务困境中存在的概念漂移问题进行处理,对不同时间的样本赋予不同的权重,距离当前时间越近的数据权重越大,越远的数据则权重越小。通过时间权重参数来调整时间权重的影响程度,以此来差异化不同时间样本的重要性。再次,基于对AdaBoost算法的研究,本文提出在AdaBoost算法权重初始化和更新的过程中将不同类别的样本进行区分,由此解决不平衡数据问题。同时,我们将对概念漂移的处理融入到AdaBoost算法的权重初始化过程中,并以在小样本上具有优势的SVM算法为基分类器,从而提出了优化的AdaBoost-SVM模型。然后对模型性能进行分析,证明该模型在训练过程中实现了优化目标的转化,为模型性能的提高打下了坚实的基础。最后,基于我国A股上市公司数据,对构建的优化的AdaBoost-SVM模型进行实证研究。为全面衡量本文构建模型在不平衡数据下的分类性能,论文选用了 AUC、F值和G值等评价指标。实证结果显示,本文所提出的模型在经过统计检验之后,无论是模型的整体表现性能上,还是在不平衡样本的处理能力上,都要优于其他传统模型,更加适合动态财务困境预测。本文构建的优化的AdaBoost-SVM模型,不仅解决了动态财务困境中存在的概念漂移问题和数据不平衡问题,还对模型训练的优化目标实现了转化,对动态财务困境预测研究领域进行了丰富和补充;同时,对企业、投资者和债权人、监管层提出了针对性的政策建议,具有重要的理论意义和现实意义。