【摘要】本文以供给侧结构性改革期间潜在的系统性金融风险为研究对象,通过FSI方法处理2002. 01～2016.12期间金融市场数据的结果作为样本集,运用4种核函数SVM模型,Logit回归,DDA以及BPNN模型来构建预警模型,并采用F1-Score和AUC对预警模型四个时期预测结果进行对比分析。实证结果表明,多项式核函数SVM预警模型不仅拥有优越的学习和预测能力,同时能够提前捕捉到供给侧结构性改革期间的系统性金融风险信号,进而能为金融风险管理部门防范系统性金融风险,保障供给侧结构性改革顺利推进提供有力的模型工具。