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基于深度学习的上市企业财务困境预测研究: 2025年; 识别面临财务困境的公司对于维护投资者信心、防范金融风险至关重要。为此,提出了一种新的Attention-LSTM-MOWOA模型,该模型在LSTM模型中集成了注意力机制和多目标鲸鱼优化算法(MOWOA)。与依赖单目标鲸鱼算法的传统模型相比,模型结合了非优势集和拥挤距离计算,最终在鲸鱼算法中形成了一个更复杂的多目标优化框架。这一改进使分类器能够敏锐地识别输入序列中的关键数据并确定其优先级,从而生成帕累托解决方案集。; 李潇然; 关键词：财务困境预测

基于高管连锁网络的上市公司财务困境预测研究: 2024年; 上市公司财务困境的预测问题是金融学领域的热点研究问题之一,科学的财务困境预测有利于企业提高预警管理水平。高管连锁网络通过高管在多家公司兼任的方式在企业中形成网络,使企业之间的决策越来越紧密关联,对企业的行为和绩效产生影响,而现有的财务困境预测模型忽视了高管连锁网络的影响。针对具有网络结构的样本数据,本文提出了带样本网络结构的Logistic模型,根据系数是否受网络结构影响将变量分为网络结构变量和非网络结构变量,不同样本对应的网络结构变量系数是不同的,通过拉普拉斯(Laplacian)二次惩罚函数鼓励样本网络中有连接的样本对应的网络结构变量系数具有相似性。蒙特卡洛模拟表明该模型要优于其他方法。最后,本文应用所提方法基于高管连锁网络进行了财务困境预测研究。结果表明,将高管连锁网络信息纳入财务困境预测模型,可以提高模型预测的准确率。; 张晓晨张晶方匡南严晓东; 关键词：上市公司财务困境预测 LOGISTIC模型

基于非平衡数据处理和多变量筛选方法的上市公司财务困境预测研究被引量：2: 2024年; 在国内供给侧结构性改革背景下,市场环境复杂多变,公司债务违约频发,建立一种及时有效的财务困境预警模型十分必要.已有的多数困境预测模型尚未有效解决数据集不平衡、关键预测指标选取不稳定、样本匹配存在随机性等问题,且并不适应于当下中国复杂多变的市场状况.为此,本文采用Bootstrap重抽样方法构建1000个研究样本,通过LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)变量选择技术筛选关键预测因子构建提前3年预测的Logit模型,并在预测阶段将样本进行1000次随机切割和预测以降低随机误差.结果表明,由Bootstrap样本组建方式结合LASSO构建的Logit困境预测模型相比传统应用的“同行业资产规模相近”方式所构建模型的预测能力更强.另外,该嵌入Bootstrap式LASSO-logit模型比主流的O-Score模型、ZChina-Score模型预测效果更好,准确率提高10%,更加适用于中国时变的市场.本文所构建模型能帮助公司利益相关者更好地识别财务困境并及时做出调整,以降低公司债券违约率或避免发生公司违约.; 邢凯盛利琴张盼李珊; 关键词：财务困境预测 BOOTSTRAP

基于融合深度神经网络的企业财务困境预测研究: 上市公司财务困境不仅会损害内部管理者和员工的利益，也给外界投资者和其他利益相关者带来巨大风险。因此，开发一个既高效又精确的财务困境预测模型，已经成为财务风险研究领域的核心任务。为了深入了解上市公司的财务风险状况，学者们除...; 李佳旺; 关键词：上市公司财务困境

基于机器学习的制造业上市公司财务困境预测研究: 在当今全球化经济的影响下，全球公司的发展充满机遇的同时，也遭受着前所未有的挑战。在如今，影响公司运营的财务困境，不仅限于公司外部原因，更多时候还有着公司的内部因素。所以，在这个环境下，如果能够寻找到一个或者几个合适的模型...; 郭东锋; 关键词：制造业上市公司财务困境预测

基于LightGBM模型的制造业上市公司财务困境预测研究: 在《中国制造2025》发布的大背景以及国际形势日趋复杂的大环境下,制造业上市公司面临着愈发严峻的财务困境,构建一个科学合理的财务困境预测模型能够有效避免这一情况的发生。然而,现有关于财务困境预测的文献大多不重视财务困境公...; 张润琳; 关键词：财务困境预测贝叶斯优化算法

融合互动平台问答信息的上市公司财务困境预测研究: 上市公司是市场经济体制的重要组成部分,对于社会经济的稳定发展具有基础性作用。一旦上市公司陷入财务困境,就会使利益相关者遭受损失。互动平台的问答信息包含投资者的关注和企业的回应,这些信息反映了有关企业技术、运营、重组等风险...; 马兰; 关键词：财务困境预测互动平台主题特征

融合多源文本信息的上市公司财务困境预测研究: 上市公司面临的内外部环境正发生复杂深刻变化,财务风险不断增加。财务困境预测能够提前预判企业是否陷入危机,为投资者和债权人提供早期预警,帮助利益相关者及时规避风险或降低损失。然而,现有财务困境预测特征以财务指标为主,具有静...; 张玉; 关键词：财务困境预测

基于注意力机制的多模态财务困境预测研究: 2023年; 由于现有多模态财务困境预测研究未考虑财务模态和文本模态之间的差异性对预测表现的影响,研究提出了一种基于注意力机制的多模态财务困境预测模型STMA。实验结果表明,模型STMA在数据集上的表征能力与鲁棒性更强,其中,AUC达到了97.01%。; 李冉; 关键词：财务困境

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