【摘 要】
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目前针对财务危机的研究很多,多数采用了静态财务指标结合机器学习进行预测。针对财务危机是一个动态演变的过程这个问题,考虑到财务指标在时间上的动态变化在一定程度上反映
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目前针对财务危机的研究很多,多数采用了静态财务指标结合机器学习进行预测。针对财务危机是一个动态演变的过程这个问题,考虑到财务指标在时间上的动态变化在一定程度上反映公司的财务状况,提出了基于静态财务指标的动态财务指标。同时针对财务欺诈对于财务危机判断的影响的问题,加入了反欺诈指标,并与深度神经网络框架结合,建立财务危机预测模型。通过实验对提出的模型进行准确率测试。实验结果表明,增加的动态财务指标能有效提高预测模型的准确率,结合深度神经网络的模型获得了最好的预测准确率,达到89.97%。增加的反欺诈指标能有效
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