基于深度学习的企业财务风险预警研究——以信息服务业上市公司为例

家俊 刘(重庆科技大学，中国)

摘要

本研究聚焦于信息服务业上市公司的财务风险预测，旨在解决其在数字化时代面临的挑战。通过引入一维卷积神经网络（CNN）技术，深度分析历史财务数据以提高预测准确性。研究首先收集并处理了大量财务数据，利用一维卷积核提取关键时序特征，随后设计并实施了基于CNN的模型。实验结果表明，该模型显著提升了预警的准确性和及时性，验证了CNN在财务风险预测领域的有效性，为信息服务业公司提供了科学的风险管理工具。该研究为智能化财务预警系统的发展提供了方向，突显了深度学习技术在财务分析中的潜力，为企业可持续发展提供了新的路径和策略。

关键词

信息服务业；卷积神经网络；财务预警；财务危机

参考

ZHANG R S, GUO X W, HE M Y. Intelligent Pseudo Solder Detection in PCB Using Laser-Pulsed Thermography and Neural Network[J]. IEEE Sensors Journal,2021,22(1):631-638.

Altman E L. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy,1968.

Ardhy F, Hariadi F I. Development of SBC based machine-vision system for PCB board assembly Automat- ic Optical Inspection[J]. International Symposium on Electronics and Smart Devices(ISESD), IEEE,2016.

何国忠,梁宇.基于卷积神经网络的PCB缺陷检测[J].图学学报,2022(5).

Wang D, He D. Channel pruned YOLO V5s-based deep learning approach for rapid and accurate apple fruitlet detection before fruit thinning[J]. Biosystems Engineering, 2021:271-281.

宋歌,马涛.基于深度学习的上市公司财务风险预警模型研究[J].价值工程,2019(38):53-56.

王雪峰,孙荣.基于卷积神经网络(CNN)的医药行业上市公司财务预警研究[J].当代经济,2023(6).

DOI: http://dx.doi.org/10.12345/fm.v3i6.18797