我国进入经济宏观调控时期以来,房地产行业在国民经济中的比重日趋提高,房地产行业监管持续增强,政府宏观调控手段频出,房地产宏观调控政策不断调整,全国各地房地产市场监管环境逐渐严格,总体上房地产行业经历了从“高歌猛进”到“实质性调整”的起伏。目前房地产企业存在着较高市场泡沫,资金周转压力和狭窄的财务渠道。因此,对房地产企业资金链风险进行预警,对房地产企业保证资金链稳固、化解资金链难题和防范财务危机爆发至关重要。基于此,对房地产企业资金链风险预警研究时,首先需要考虑的是资金链风险特性:客观性、不确定性、可测性等。其次,考虑到研究数据的易获取性原则,本文将从导致房地产企业资金链风险的行业整体因素和企业层面因素着眼,研究房地产企业的资金链风险监控,通过厘清房地产企业资金链风险的行业-企业间逻辑关联,深入剖析资金链风险要素,为提出房地产企业资金链风险防控路径奠定基础。本文通过对国内外相关文献和研究成果的梳理归类,立足于行业周期视角,基于行业周期理论解析出房地产企业资金链风险要素,基于要素识别设计不同维度的房地产企业资金链风险预警指标,通过指标遴选确定最终的预警指标体系。基于卷积神经网络构建房地产企业资金链风险预警模型,依据预警定位结果设计房地产资金链风险防控路径,试图为房地产企业优化资金链管理提供理论支撑,对房地产行业健康稳定发展有所裨益。本文主要内容包括以下几个部分:（1）进行房地产企业资金链风险预警指标设计。本文首先根据房地产企业资金链风险特征和房地产行业周期特征确定资金链风险要素,基于不同要素设计选取资金链风险预警指标,并通过“指标预处理→正态性检验→差异性检验”的步骤进行资金链风险预警指标遴选,最终确定资金链风险预警指标体系。（2）进行房地产企业资金链风险预警模型构建。本文首先基于卷积神经网络对房地产资金链风险预警模型进行构建,然后通过参数训练优化模型,最终确定用以实现预测的预警模型,以此对房地产企业资金链风险进行动态预警。（3）进行房地产企业资金链风险预警定位指数设计。依托房地产企业资金链风险预警模型测度出的预警结果,根据时序相关分析法计算基于房地产行业周期特征的房地产企业资金链风险预警合成指数,确定风险阈值和进行预警警度判定,实现房地产企业资金链风险预警定位。（4）实证研究。选取房地产业A股全部上市公司为研究对象,研究区间确定为2000-2019年,以此期间被标志“ST”的上市公司及其配对公司为研究样本,将预警阶段划分为训练阶段、检验阶段和预测阶段,通过卷积神经网络构建房地产企业资金链风险预警模型,基于房地产资金链风险预警定位指数进行房地产企业资金链风险定位,以完成房地产企业资金链风险的准确预警定位,并设计相应的风险防控路径。本文所设计的房地产企业资金链风险预警指标体系、预警模型以及预警定位合成指数能够较为准确地预测和定位房地产企业资金链风险,并根据预警定位结果显示的不同警级设计相应的风险防控路径,具有一定的现实价值。本文尝试在以下两个方面进行突破:（1）在研究视角上,基于瑞·达利欧周期理论,探究房地产行业周期规律,据此进行房地产资金链风险要素解析,包括投资产能要素、经营库存要素和融资杠杆要素,根据要素进行预警指标设计;（2）在研究方法上,将深度学习领域的卷积神经网络模型引入到财务预警领域,通过参数训练和模型优化,进行房地产企业资金链风险预警模型构建,实现事前准确预警的效果。