基于粗糙集理论，本文有效地分析和处理了财务危机预警指标体系中不明确和不完 备的信息，同时利用贝叶斯正则化算法克服了标准神经网络BP 算法存在的易形成局部最小、 收敛速度很慢和过度训练等问题，改进了BP 神经网络泛化能力。在此基础上，本文建立了 一个基于粗糙集和神经网络的财务危机预警模型，通过应用分析，此模型预测精度非常高， 而且不需要对变量作任何特殊假设，能够很好的对企业财务状况进行预测。