本论文来源于国家社会科学基金项目“海外矿业投资经营管理风险评估与预警系统研究”(编号:12CGL008)。本文以海外矿业投资金融风险评估与预警为研究主线,在整理国内外研究进展的基础上,利用变权原理与BP神经网络方法对海外矿业投资金融风险进行评估与预警分析。本文的主要研究内容及结论如下:首先,阐述了选题背景以及研究的理论意义和实际意义。全面综述了金融风险评估研究进展、风险预警国内外研究进展以及风险预警方法应用进展,并在此基础上提出本文的研究方法和技术路线。其次,将金融风险按其产生原因不同分为汇率风险、利率风险和融资风险三个不同类别,并从这三个类别出发分析了金融风险的主要影响因素,包括汇率波动性、国际收支状况、外汇储备、国内生产总值、国内经济增长率、国内通胀率、世界经济增长率、财政收支状况、银行实际贷款利率和贷款偿还期等。在此基础上构建了海外矿业投资金融风险评价指标体系,利用专家调查法进行赋权,再根据指标数值制定指标分级规则以及评价等级集合。再次,利用变权原理建立了海外矿业投资金融风险评价模型,选取了我国企业进行海外矿业投资的8个主要投资国作为评价对象,并分析了各国的评价结果和极端指标。最后,结合BP神经网络原理建立了海外矿业投资金融风险预警模型,并以变权评价结果作为风险预警等级的期望输出,应用BP神经网络模型对海外矿业投资的主要投资国进行预警分析,得出各国的风险预警程度。然后还针对不同的金融风险类别提出相应的风险防范与管控策略,为我国企业在海外进行矿业投资提供了规避各类金融风险的方法。研究结果表明:基于变权原理的海外矿业投资金融风险评价模型和基于BP神经网络的海外矿业投资金融风险预警模型能够有效地进行金融风险的评价与预警,评价和预警结果与实际较为符合,因此,所建立的模型具有较好的理论与实际应用价值,建议我国企业在海外进行矿业投资时应考虑金融风险程度较低的国家。