随着市场经济的迅猛发展,企业之间的竞争越加激烈,时刻面临着被市场淘汰的威胁。为了在经济市场中谋的一席之地,避免被市场淘汰,企业必须时刻警惕,加强经营财务管理,防止财务风险发生。自从“互联网+”计划在政府报告中提及成为互联网行业快速发展的助力,主要表现为移动互联网、云计算、物联网等与现代工商业、制造业、农业、教育、医疗等的结合,进而推动了电子商务、工业互联网和互联网金融的发展,互联网行业已经成为我国经济发展中不容忽视的一股力量。而互联网企业财务风险的存在极其影响企业的健康、稳定和持续的发展。正是由于互联网行业发展对国民经济的重要性和行业自身的特殊性,构建互联网上市公司财务预警模型便具有其研究价值。本文首先对财务风险和财务预警理论进行阐述,结合我国目前互联网行业的发展状况,分析对互联网行业进行财务预警的必要性;其次,结合互联网经营中“流量”为先、轻资产、低资产负债率、量大额小、轻成本重费用等特点及财务风险的形成原因,构建了互联网沪深上市公司财务预警指标体系;接着,结合BP神经网络相关理论与步骤以及互联网行业特点,构建BP神经网络;然后,选取了我国沪深上市的43家互联网企业作为研究样本,利用SPSS 22统计学软件对指标进行优化,确定预警区间,再通过因子分析法得到得分因子作为预警模型的输入变量,进行样本训练和仿真测试;最后,对预警结果进行分析。