基于TEI@I方法论的企业财务风险预警模型研究

发布时间：2021-04-17 16:27

　　在当前经济面临较大下行压力的背景下,企业频繁出现业绩暴雷,如何"识雷防雷"进而重塑投资者信心、防范金融风险成为迫切需要研究的现实问题。本文基于TEI@I方法论的理论框架,集成文本挖掘和深度学习构建企业财务风险预警模型。基于新的视角,提出了融合卷积神经网络和长短期记忆网络的财务风险预警动态建模方法,并以中国信息服务业上市公司为样本开展实证研究。由于在预测模型中有效地考虑了影响企业财务危机的各项财务因素和非财务因素,因此对企业未来财务困境的预测效果明显优于其他模型。该方法具有较好的应用推广性,对于政府和投资者及时掌握企业经营动态、降低投资风险以及防范金融危机具有积极的辅助决策价值。 

【文章来源】：管理评论. 2020,32(07)北大核心CSSCI

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

基于CLSTM的财务风险预警模型

卷积神经网络结构

长短期记忆网络LSTM由传统循环神经网络发展而来，为了解决数据的时间依赖问题，在标准RNN中tanh层基础上设计了输入门、遗忘门、输出门来控制细胞状态，通过这些门实现对细胞状态信息的增加或删除，从而实现对历史数据的长短期记忆功能。其结构如图3所示。第一步，h(t-1)和xt通过输入门产生新的候选信息值用以更新细胞，计算过程如下:

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3143768