基于异质特征融合的财务风险预测研究——以新能源上市公司为例

上市公司年报中的管理层讨论与分析(Management Discussion&Analysis,MD&A)包含了重要的非财务信息和前瞻性信息,股吧则反映了投资者对公司的态度,通过对MD&A和股吧文本信息的挖掘与分析可以提高财务风险的预测能力。课题组提出了基于异质特征融合的财务风险预测模型,模型选取风险区分能力显著的财务指标作为基本指标,融入年报中的管理层讨论与分析(MD&A)和东方财富股吧文本信息,并以Stacking和Bagging两种不同的决策融合方案进行风险预测。基于2022年中国151家新能源上市公司样本的实证结果表明:不同来源的金融文本信息构建的指标均可以提高财务风险模型的预测准确率,且融合多维度和多来源文本信息的指标融合方案整体预测性能最优,其在Bagging决策融合策略的预测准确率最高达到91.3%。

基于多目标深度学习模型的财务风险预测方法分析

财务风险对企业经营发展产生影响,对财务风险进行准确预测成为行业需求,运用多目标深度学习建立的综合预测模型可以弥补传统单一量化模型的不足,从而提高风险预测准确性。本文构建风险指标体系并建立财务风险综合预测模型,并通过模型检验,验证该模型的实用性,结果表明该模型预测准确率能够达到预测需求,以期能够为相关工作者提供借鉴与帮助。

基于大数据分析的企业财务风险预测模型研究

大数据时代的来临不仅为社会大众生活与工作带来了诸多便利,还为企业建立现代化财务管理机制和新型财务风险预警机制带来了更多的发展机遇。本文旨在通过大数据技术搭建一个高效的企业财务风险预测模型,实现对企业潜在财务风险的精准预测和有效管理。文中首先回顾了财务风险管理的现状与发展,进而深入探讨了大数据分析技术在财务领域中的应用及其对传统财务风险预测方法的改进潜力。通过收集企业内外部的大量财务数据,包括但不限于财务报表、市场交易数据、社会媒体情感分析等多源数据,本研究采用先进的机器学习算法构建模型,不仅提高了风险预测的准确率,还拓展了风险预测的维度和范围。进一步地,通过实证分析验证模型的有效性,并结合案例分析展示了模型在实际企业财务风险管理中的应用情况。本文最后讨论了大数据分析在企业财务风险预测领域未来的发展趋势,并提出了建议,为企业利用大数据技术进行风险管理提供了新的视角和策略。

基于改进SDAE网络的财务风险预测算法

为了提高企业财务风险的预测能力,应对快速经济发展背景下面临的机遇和挑战,提出基于改进稀疏降噪声自编码(Sparse De-noising Auto encoder,SDAE)神经网络的财务风险预警算法。算法中加入了降噪特性,优化了数据特征的鲁棒性,提升了SDAE模型的数据泛化能力。通过PSO算法优化权值和阈值的初始设置,进一步提高了模型的预测精度。实验结果表明,神经网络用于财务风险预测是有效的,改进SDAE财务风险预测模型在保持神经网络预测优势基础上,增强了模型的鲁棒性和初始权阈值设置的合理性,有效提高了预测模型的预测性能。

基于PSO-BP神经网络的上市公司财务风险预测研究

为提高财务风险预测的准确性,提出一种基于粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的预测模型,利用粒子群算法寻优赋予BP神经网络的最优的初始权值和阈值,建立PSO-BP神经网络财务风险预测模型。以上市公司的财务指标数据为样本集进行实证研究,结果表明,相较于BP网络和GA-BP网络,PSO-BP网络的预测精度更高。

基于PCA的上市公司财务风险预测的实证研究

从上深证券交易所选取60家规模相近的上市公司,利用2010年的财务状况来预测2013年上市公司是否有财务危机出现,通过主成分分析并建立预测模型进行检验,实证研究发现:该预测模型在预测上市公司财务风险方面具有较高的精度,能够科学客观的对主成分进行赋权,并准确的反映上市公司的财务风险状况,其准确率达到了86.67%。基于主成分分析法的财务风险预测模型可以用于上市公司财务风险的预测和评价,对为管理层以及投资者提供决策具有很大的参考价值。

民营企业上市融资财务风险预测研究

上市融资对于民营企业来说是机遇更是挑战,股改上市为民营企业提供更大的资本市场,但同时也伴随着巨大的财务风险。本文对民营企业上市融资财务风险进行成因分析,通过梳理现有财务风险预测方法,尝试建立一套民营企业上市融资财务风险预测模型,来对民营企业上市融资财务风险进行信号识别、收集,确定安全范围,从而为民营企业上市融资选择最佳时机。

基于实证分析的企业财务风险预测及控制

摘要：财务风险有可能对企业的生存与发展产生致命性影响。因此。企业不仅要善于识别、预测和评估财务风险。还要在此基础上采取有效措施加以防范和控制．将财务风险降低到可接受的程度。本文从运营能力、偿债能力和盈利能力三个方面对企业面临的财务风险做出评估，在实证分析基础上探讨了企业财务风险的预测及控制问题．给出了控制财务风险的一般策略和具体方法。

基于直觉时间模糊序列的财务风险精准预测研究

由于现有方法在偿债能力、盈利能力指标类别的风险预测方面存在一定问题,因此提出一种基于直觉时间模糊序列的医院财务风险精准预测方法。利用强关联规则挖掘医院财务风险数据,遵循四种基础原则选取医院财务风险指标。根据指标基于直觉时间模糊序列构建医院财务风险预测模型,实现财务风险的精准预测。经实验测试,设计方法预测误差率小,具有一定应用价值。

国有企业进行股权投资的财务风险评估与预测的探讨

本文旨在探讨国有企业改革过程中进行股权投资可能发生的财务风险评估与预测策略。通过分析股权投资在国有企业改革中的作用,介绍财务风险评估的基本原理,详细阐述国有企业股权投资的财务风险评估指标和相应的评估模型与方法。此外,还将介绍财务风险预测的意义、方法与关键因素。最后,提出国有企业改革过程中进行股权投资的财务风险评估与预测策略,以帮助投资者更好地管理和控制风险。

股份制企业财务管理的原则与方法

股份制企业作为市场的主体,以独立的经济实体和利益主体的身份参与市场竞争,其财务管理活动必然会大大地复杂化,并在企业整个经营管理工作中处于举足轻重的地位。在股份制企业中,要求股份制企业财务管理工作必须遵循一定的原则和采用科学的方法,以确保实现企业利润最大化和股东财富最大化的财务目标,提高企业的经济效益。 一、股份制企业财务管理的原则 为了有效地进行财务管理,股份制企业财务管理工作应遵循以下原则: (一)

基于资金流的云南省绿色食品企业BP神经网络财务风险评价模型的研究

本文选取了52家绿色食品上市企业3年的156组数据作为样本,选择25个指标为研究目标,在已准备好的归一化数据、两种检验通过适合因子分析的条件下,提取特征值大于1的7个主成分作为输入变量的前提运算下,选择适合此模型的参数,运用试凑法得到隐含层数,训练出有一定精度的BP神经网络,并对该网络进行了仿真,结果证明该网络可以用于云南省绿色食品企业财务风险评价以及预测。