在市场经济高速发展的背景下,企业经营所处的环境更加的复杂多变,财务风险是每一个企业都不能逃避的现实性问题。我国是一个农业大国,农业上市公司作为实现农业产业化、现代化的领头羊,对我国国民经济发展的重要程度不言而喻。由于其行业的特殊性,我国农业上市公司的发展不仅面临来自市场竞争的压力,同时还需要承受来自自然环境的风险,所以针对我国农业上市公司的实际情况建立一套财务预警机制,帮助农业上市公司进行财务风险的防范与控制十分重要。本文以沪深股市中的37家农业上市公司作为研究样本,从偿债能力、营运能力、盈利能力、成长能力以及现金流量五个方面构建了农业上市公司财务预警指标体系,并通过显著性与相关性分析,最终选出4个财务指标,并将这4个指标作为输入层,基于灰色系统与神经网络技术构建了农业上市公司财务预警模型进行了实证分析。灰色系统“贫信息”、“小样本”的特征解决了农业上市公司数量少,信息贫乏的问题,神经网络可以逼近任意复杂的非线性关系,可以克服农业上市公司风险突发、剧烈,易受外界影响的问题。实证分析结果表明,该模型具有相当高的预警精度,能够为农业上市公司财务预警提供一定的参考。