在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)面臨較大下行壓力的背景下,企業(yè)頻繁出現(xiàn)業(yè)績(jī)暴雷,如何"識(shí)雷防雷"進(jìn)而重塑投資者信心、防范金融風(fēng)險(xiǎn)成為迫切需要研究的現(xiàn)實(shí)問題。本文基于TEI@I方法論的理論框架,集成文本挖掘和深度學(xué)習(xí)構(gòu)建企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。基于新的視角,提出了融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警動(dòng)態(tài)建模方法,并以中國(guó)信息服務(wù)業(yè)上市公司為樣本開展實(shí)證研究。由于在預(yù)測(cè)模型中有效地考慮了影響企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的各項(xiàng)財(cái)務(wù)因素和非財(cái)務(wù)因素,因此對(duì)企業(yè)未來財(cái)務(wù)困境的預(yù)測(cè)效果明顯優(yōu)于其他模型。該方法具有較好的應(yīng)用推廣性,對(duì)于政府和投資者及時(shí)掌握企業(yè)經(jīng)營(yíng)動(dòng)態(tài)、降低投資風(fēng)險(xiǎn)以及防范金融危機(jī)具有積極的輔助決策價(jià)值。 

【文章來源】：管理評(píng)論. 2020,32(07)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

基于CLSTM的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM由傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展而來，為了解決數(shù)據(jù)的時(shí)間依賴問題，在標(biāo)準(zhǔn)RNN中tanh層基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了輸入門、遺忘門、輸出門來控制細(xì)胞狀態(tài)，通過這些門實(shí)現(xiàn)對(duì)細(xì)胞狀態(tài)信息的增加或刪除，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的長(zhǎng)短期記憶功能。其結(jié)構(gòu)如圖3所示。第一步，h(t-1)和xt通過輸入門產(chǎn)生新的候選信息值用以更新細(xì)胞，計(jì)算過程如下:

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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