基于SGAN深度学习的企业财务风险的预警研究

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万方数据
维普

中文摘要：及时了解企业的财务风险情况,可以有效对财务风险进行预警预测.选取2019年2580家企业的财务数据为样本数据,首先利用CRITIC对样本数据的各项指标赋予权重并用灰色关联分析法进行测度,然后利用K-means聚类方法划分公司的风险等级,最后利用SGAN模型构建财务风险预警模型.实验结果表明:与其他深度学习模型相比较,基于SGAN的财务风险预警模型的预测效果最好,在测试集上的准确率可以达到91.75%,证明了SGAN模型在财务风险领域应用的可行性.

作者：

徐婷婷、刘洪久、胡彦蓉

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作者单位：

浙江农林大学数学与计算机学院

关键词：

SGAN模型财务风险预警深度学习

基金：

教育部人文社会科学研究规划基金项目教育部人文社会科学研究规划基金项目

项目编号：

18YJA63003721YJA630054

出版年：

2024

信息系统工程

天津市信息中心

信息系统工程

影响因子：0.29

ISSN：1001-2362

年,卷(期)：2024.(9)