基于长短期记忆神经网络的企业财务风险预警模型研究

为了提高企业财务风险预警的准确度,采用长短期记忆(LSTM)神经网络算法建立企业财务风险预警模型。首先分析企业财务风险预警指标,并选取重要度高的指标构建企业财务风险预警特征样本。然后经过LSTM神经网络训练,采用遗忘门和记忆节点对历史财务数据进行遗忘和筛选,保留部分数据代入下次神经网络训练,通过反向传播获取最优权重与阈值。以企业财务风险预警准确度为目标函数,获得稳定的企业财务风险预警模型。实验证明,LSTM神经网络算法能够对企业财务重要指标进行预测,而且能正确设置企业财务风险预警阈值。通过和常用企业财务风险预警算法对比,本文算法的预警准确率更高。

企业财务风险预警机制的建立

在市场经济条件下，企业存在各种各样的风险，既有市场风险、经营风险，还有财务风险，并最终都要表现在财务方面。因此，企业在其经营过程中，必须建立企业财务风险预警系统，对财务风险进行实时控制，及时完整地收集、传递、分析、评价财务信息，使经营及财务活动始终处于受控状态，形成良好的动态循环。

论大数据与企业财务风险预警

近年来,我国信息科学技术的发展取得了长足进步,互联网、大数据等网络手段与信息技术已经得到了广泛的普及与应用,并逐渐对人们的工作与学习产生着重大影响。在大数据时代,企业自身的财务风险预警工作系统与相关机制应当确保符合时代发展要求和市场行情变化,但不可否认的是目前我国企业在财务风险预警方面还存在着不足之处,需要对其进行必要的调整与改进。

企业财务风险预警系统的构建

随着中国加入WTO，面对经济全球化浪潮的冲击，面对入世后大举抢滩中国市场的跨国公司的挑战，面对知识经济时代日益加剧的市场竞争压力，我国企业所面临的各种风险在不断的加剧。为了在激烈的竞争中立于不败之地，使企业健康有序的发展，防范财务风险成为当务之急，建立一套有效的财务风险预警系统势在必行。