科学理论只有在指导实践活动中才能体现其价值和作用。本章以中国金融安全预警管理理论为指导，结合中国金融运行的实际情况，进行实证分析，以检验理论的科学性、合理性，并在实践中不断充实和完善。本章首先根据第6章构建的预警指标体系，进行了相关数据采集。选取了1994~2006年的数据为样本，样本数据选取四个金融子系统中具有典型代表的指标进行数据收集。其次，将1994~2004年的数据作为训练样本，利用MATLAB软件可调用的遗传算法对其神经网络的结构和初始权值进行设定，通过对网络的学习和训练，不仅使神经网络的结构简化，还使模型的预测精度提高。同时，利用2005年的数据对模型进行了检验。初步检验结果表明，模型具有良好的预测及预警效果。实现了动态的、具有自我学习、自适应性和高度可靠性特点的预警功能，为金融安全预警研究提供了一种新的方法和思路。第三，针对模型已具备较好的检验效果，利用2006年的样本数据对2007年金融安全运行态势进行了预警。第四，根据金融安全预警管理理论，依托所构建的金融安全预警监测系统，探索了我国金融安全态势预控对策及危机管理的方法。金融安全的预控对策必须从全方位入手，需要把握宏观调控的方向、力度与时间的维度。在此基础上，针对金融安全态势等级处于安全状态、潜在不安全状态、显现不安全状态和危机状态下面临的各种风险分别提出了预控对策，并对金融安全预控对策的实施提出了建议。
