在2020年出台的“三道红线”政策压力下,愈发收紧的房地产融资环境使我国房地产行业的黄金发展期渐渐褪去,许多房地产企业未能根据市场形势变化审慎经营,导致经营和债务指标恶化,最终爆发债务风险。因此,作为一个高负债且先天具有高风险的行业,进行有效的债务风险管理与预警对我国房地产企业来说是十分重要的。本文通过对债务风险影响因素、预警指标体系、预警模型等相关理论文献进行学习与梳理,提出了“风险现状—风险识别—风险预警—风险防范”的研究框架。首先,对“三道红线”背景下我国房地产企业债务风险现状及成因进行描述和分析。一是对“三道红线”政策进行详细解读,二是通过我国房地产企业“三道红线”指标的达成情况对风险现状进行分析,三是聚焦于政策背景,进一步识别房地产企业的债务风险成因。随后,进一步挖掘基于“三道红线”政策指标下真正体现我国房地产企业债务风险特点、具有行业特性和前瞻性的指标,从债务负担、偿债能力、经营能力、盈利与发展能力和外部环境五个层面筛选指标并进行修正,构建我国房地产企业债务风险预警指标体系。接着,本文采取BP神经网络法,以我国96家房地产上市企业共252组样本数据为基础,搭建我国房地产上市企业的债务风险预警模型。首先选取170组训练样本对模型进行训练,各项相关检验均通过,模型拟合程度达95%,具有较好的拟合效果;接着选取82组检验样本对模型进行检验,结果显示准确率达到90.24%,满足模型准确性与适用性的要求,效果较为理想;然后对67家房地产上市企业的相关指标数据进行债务风险的预测分析,得出未来几年房地产市场发展态势仍不容乐观,需要从内部做好债务风险管理和预警的结论。最后,基于上述研究成果,本文从政策过渡期提高偿债能力、完善风险管理流程、未来的稳健发展这三个方面分别提出了政策建议。本文通过文献梳理、现状分析、风险识别、风险预警及政策建议等一系列过程,对我国房地产企业债务风险进行理论和实证层面的分析,为房地产企业债务风险的预警研究提供相应的参考依据,进一步丰富和完善了我国房地产企业债务风险预警的研究范围,同时也有助于提升“三道红线”新形势下我国房地产企业债务风险的预警及防范能力。