Con la situación económica global aún incierta y varias empresas interconectadas dentro del sistema financiero, los riesgos financieros presentan características como la propagación rápida y un alcance amplio. Por lo tanto, es de gran importancia analizar los cambios y patrones evolutivos del desbordamiento de riesgos en la industria financiera y construir un sistema de alerta de riesgos financieros. Adoptamos el modelo autorregresivo vectorial de parámetros variables en el tiempo para examinar el grado y las características evolutivas de las alertas de riesgo financiero desde una perspectiva de la industria y construir indicadores de medición de riesgos financieros. Para prevenir efectivamente los riesgos financieros y considerar la relación causal no lineal entre los riesgos financieros y las variables macroeconómicas, utilizamos el modelo de red neuronal de memoria a largo/corto plazo, que puede capturar características temporales, para construir un sistema de alerta de riesgos financieros. Además, exploramos si la inclusión de un indicador de sentimiento en línea puede mejorar la precisión de las alertas de riesgo financiero, con el objetivo de proporcionar recomendaciones de política sobre el fortalecimiento de la estabilidad del mercado financiero y el establecimiento de un mecanismo de alerta de riesgos bajo supervisión macroprudencial.