煤炭资源一直以来都是我国经济社会发展的重要保障,煤炭上市公司的健康发展对我国经济的平稳快速发展和金融市场的稳定发展具有重要意义。但煤炭上市公司隐藏着巨大的融资风险隐患。一方面,煤炭企业具有投资回收期长、资金使用量大、融资渠道单一和融资难度较大等特点;另一方面,国家提出煤炭供给侧改革的相关政策,促进煤炭资源整合和煤炭企业兼并重组,但这也会耗费煤炭企业大量资金,煤炭上市公司会面临资金不足和债务负担加重的问题,进而产生融资风险。煤炭上市公司的融资风险较高不仅会导致公司债务逾期,使股东权益遭受损失,甚至会导致煤炭上市公司退市和破产。因此,需要对煤炭上市的融资风险进行有效防范和控制。此外,本文研究的现实意义表现在煤炭上市公司可以根据预警模型的研究时刻警惕自身所存在的融资风险;本文的理论意义表现在对融资风险预警技术的创新和发展。本文首先介绍了煤炭上市公司的融资风险预警的概念界定和相关理论,包括煤炭上市公司的界定,融资风险问题的具体表现类型,融资风险预警的相关概述及其理论基础。然后,为了正确选取融资风险的相关预警指标,本文着重阐述了融资风险以及财务预警存在的问题,融资风险的问题分析使得融资风险预警模型指标的选取更具有针对性,财务预警问题的分析则可以使本文建立的预警模型更加完善。其次,选取与煤炭上市公司融资风险相关的预警指标,对选取的指标进行处理。本文将通过使用MATLAB软件和BP神经网络模型构建煤炭上市公司融资风险预警模型,并对煤炭上市公司融资风险进行模拟预测,得出今后的某个时间段内煤炭上市公司融资风险状况。最后,从公司的内部活动和外部活动两个角度对煤炭上市公司融资风险的预防提出对策建议,确保煤炭上市公司达到提高融资效率和防范融资风险的目的。文章的结论是预测了23家煤炭上市公司的融资风险状况,并分析了风险状况的原因。此外,本文的创新之处是利用BP神经网络模型对我国煤炭上市公司融资风险进行预警研究。