【摘 要】
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对财务危机预警模型进行研究,有助于企业及早发现可能的风险,制定相应对策加强财务管理,对完善资本市场体系,推动经济高质量发展意义重大.本研究提出了一种基于主成分分析(Pr
【机 构】
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西南大学财务部,西南大学经济管理学院,西南大学电子信息工程学院
【基金项目】
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重庆市社会科学规划项目(2020PY50,2018PY61),中央高校基本科研业务费专项资金项目(SWU1809228).
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对财务危机预警模型进行研究,有助于企业及早发现可能的风险,制定相应对策加强财务管理,对完善资本市场体系,推动经济高质量发展意义重大.本研究提出了一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)相融合的财务危机预警方法.首先,针对海量财务数据存在噪音的问题,构建表征企业财务风险的主成分分析框架,实现备选指标数据的预处理.其次,根据预警指标的特征,通过对财务预警数据的反向学习训练,构建轻量化
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