【摘要】企业融资约束指数的构建方法一般采用两步法，一是判断企业是否存在融资约束，二是通过财务指标构建融资约束指数。本文运用机器学习的方法探讨企业的融资约束指数的构建，首先，判断企业是否存在融资约束，采用聚类算法（K均值聚类和系统聚类）对这些企业进行分类，然后在聚类的基础上，采用分类算法（决策树、逻辑回归、神经网络）探讨企业融资约束的影响特征。本文通过分类算法预测结果，得到决策树算法的准确率是最好的，逻辑回归模型预测的稳定性是最好的，而神经网络预测模型较差。采用逻辑回归模型预测的融资约束概率与SA指数和祝学文的LFC融资约束指数较为密切相关。从企业融资约束的重要特征来看，在聚类的预分类中，重要特征变量为利息保障倍数和股利支付率，在分类算法中，重要特征变量为财务费用率和净资产报酬率。