文摘
作为人类类人脑的计算模型,该模型可以反映大脑的认知功能,动态联想记忆神经网络分析的问题已经引起了学者们的注意。本文结合联想记忆神经网络与企业财务管理风险,研究了同步控制和稳定性分析的问题单向关联存储器像人类大脑遗忘与摄动和混合神经网络时变滞后时间,提出了一种双向联想存储器像大脑随机遗忘与混合神经网络模型时变时间滞后,设计了离散采样控制策略模型的基础上,研究各种类型的最近的金融风险。根据预警的研究,基于联想记忆神经网络方法,提出重建的风险类别,包括提高企业风险管理体系,加强财务风险管理的意识从上到下,和加强企业的核心竞争力本身和控制措施融资,投资,操作,和现金流风险。
1。介绍
联想记忆神经网络通过模仿人类大脑神经细胞的工作模式;首先,要记忆的模式存储在神经网络的网络形式的重量;当收到的信息不完整或有缺陷的模式之外,此时神经网络使输入模式不断改变它的值和收敛于大规模并行计算的记忆模式。神经网络具有良好的鲁棒性能,这意味着联想记忆神经网络具有良好的容错性能。要记忆的模式首先被储存在一个网络的形式的神经网络的权重。当收到信息不完整或分散模式之外,然后神经网络不断改变其值和收敛于通过大规模并行计算的记忆模式。现在联想记忆神经网络广泛应用于模式识别、图像处理、等Self-associative内存意味着输入偏差模式等于记忆模式;与异联想记忆,输入偏差模式是不一样的记忆模式,但显示相应的映射关系。Self-associative的联想记忆内存指的是应用程序的初始模式输入的记忆模式是相同的输出。self-associative记忆的第一步是存款所需的记忆模式(例如,计算机这个词)在一个特定的形成网络权重通过神经网络的学习算法1]。然后,可以输入提示信息的模式,和神经网络执行连续迭代操作给正确的输出,这提示信息不完整的单词,但噪声信息,但神经网络仍然能够计算得到记得单词信息;即。,这个联想记忆神经网络具有一定的容错。事实上,容错的标准来判断联想记忆的应用是可行的。的记忆过程神经网络,神经网络的权重的设置,需要记忆的模式转化为每个神经元的状态值的形式时,神经网络是处于稳定状态;一般,一个稳定的神经网络可以存储模式,和稳定点的值的确定需要设置根据所需的必要条件采用联想记忆神经网络模型在本章中,通常用内存模式的设置神经网络的微分方程,然后根据上述清单对应的不平等的必要条件,和相关的不等式系统的微分方程耦合求解一组特定的解决方案,最终确定一个更合适的重量(2]。这个过程也可以执行使用特定训练算法(例如,通过网络自反馈)。自从self-associative内存输入和输出模式是相同的,即都有相同的维数,这是一个self-associative记忆的特点。
市场经济条件下,企业必须认识到财务风险的客观性,而目前企业普遍的金融风险意识较弱,盲目筹资,鲁莽的投资,金融风险管理系统的不足,和国有企业,弱点等不完善的财务风险评价机制和缺乏风险控制措施。因此,研究企业财务风险的特点,采取一定的措施来预防和管理已经成为我们现在面临一个重要问题。虽然不同行业的快速发展也带来了许多风险,行业频繁出现在金融危机,甚至最终会导致企业的破产3]。稳定点的测定值设置根据所需的必要条件采用联想记忆神经网络模型在本章中,通常用的内存模型组神经网络的微分方程,然后根据上述必要条件清单对应的不平等。然后结合不等式的一组微分方程来解决一系列的具体的解决方案,最后确定更合适的重量值。因此,企业的财务风险管理是非常重要的,可以决定企业能否发展高速和声音的方式。近年来,学者们也增加了金融风险管理研究的企业,而是一个系统的理论体系尚未形成研究企业的财务风险。此外,现有研究的重点是分析企业的财务风险和金融风险控制提出意见,有相对较少的研究分析企业财务风险管理的措施,即。,识别、评估和控制金融风险的手段,深入。联想记忆神经网络的基础上,本文结合相关理论文献对企业财务风险控制的具体案例风暴集团的财务风险控制和研究的识别、分析和评价企业的财务风险和控制,希望发挥补充验证作用当前理论研究在企业财务风险控制。
2。的研究现状
人工神经网络已深入研究近几十年来由于其广泛的应用在许多领域,如模式识别、联想记忆、信号处理和优化。一些应用程序,比如那些在优化理论中,要求神经网络只有一个稳定的点。然而,一些其他应用程序,如联想记忆和模式识别需要的存在多个神经网络本身的稳定平衡。
两个递归神经网络的多稳定性与相平面原点对称激活函数研究了文献[4]。多个μ稳定的神经网络无界时变滞后时间被认为是在文献[5]。递归神经网络的多稳定性与非激活函数和无界时变滞后时间讨论了文献[6]。在文献[7),米塔格-莱弗勒意义上的分数阶神经网络的多稳定性与节段常数参数进行了探讨。类的多稳定性Hopfield神经网络的随机时间滞后进行了研究在文献[8]运用Schauder不动点原理和相关的随机时间间隔理论,那里存在2n矩形不变集地区在一定条件下,至少其中一个地区有一个平衡点,并提出了两个充分条件,以确保这些平衡点是稳定的。限制较少的一个新的条件相对于李普希茨连续性条件的复数的激活函数,提出了文献[9),和一系列的标准提出了保证存在,独特性,数值例子复数递归神经网络的全局渐近稳定点。在文献[10),复发性神经网络的稳定性与时变时间滞后分析使用英尺分(灵活的边缘方法),和一些新的稳定的标准来描述神经网络的稳定性提出了通过构建一个新型的李雅普诺夫函数。在文献[11CVHAMs],一个新颖的设计理念(复数的跨州Hopfield联想记忆)CVHAM系统的稳定性进行了分析提出了利用能量函数法,最后获得网络可以收敛于不动点任意输入值,和投影几何的GPR(广义投影规则)进行了探讨。根据文献[12),互联网企业的财务特征“流经济”模式,轻资产运作模式,cost-light expense-light,快速产品替代,股权融资。互联网企业的金融风险既有一般企业的特点和其特殊的特征。与一般企业相比,互联网企业的风险资本短缺是最重要的。文献[13]介绍了EVA估价模型来探索金融风险之间的联系和互联网企业的企业价值,使用EVA模型和传统的估值模型评估公司价值的网易,并认为EVA估价模型更加准确。文献[14)认为,互联网企业的盈利模式主要有风险,现金流,融资,投资,政府监管。它还指出,互联网企业应该建立健全财务风险预警机制,建立一个专业的审计机构和审计制度,加强全面预算工作,完善应收账款管理机制,加强融资和投资风险管理。文献[15)认为,资产盈利能力的保证和控制措施提出了防止意外损失通过风险管理来实现的。文献[16)认为应该首先建立健全的企业内部控制制度做商业决策时,可以在一定程度上,避免遭受金融风险和融资活动时造成操作困难。文献[17]研究风险的来源,金融风险的作用机制为目标,探索,和更有针对性的风险识别、评估、控制、消除隐藏的财务风险因素。
3所示。企业财务管理的风险模型基于联想记忆神经网络
3.1。联想记忆神经网络模型
电流的基本步骤递归神经网络训练算法首先进行预处理样品识别获取数值特征向量,输入向量顺序进入网络,然后比较网络的输出与输出的差异,并使用这种差异作为负面反馈修正网络权值。该算法的优点是操作简单,训练过程是无监督学习,同时缺点也很明显,它需要重新训练一旦想起每次新的样本模式,这可能会消耗更多的时间在大网络维度。建立了神经网络模型通过调整权重的神经元接收到数据后,模型的输入变量可以改变根据实际需要,如市场因素和财务指标。训练神经网络模型可以自动过滤的最佳变量并根据它们的隐含关系调整权重建立非线性模型,提高模型精度。训练方法用于正确的网络权值的训练样本,样本模式的不断喂养记得是嵌入到网络权重;即。、网络“记住”样本。可以直接用代数方法解决重量,因为网络有大量的流动和能记住大量的样本,通过样本作为输入,假定输出所需的输出,都表示为向量,并替换成系统的微分方程,利用线性代数的知识解决一组权重网络,然后使用其他样本输入,最后解决了相应的解析解。这些分析解决方案的交集是网络的权重确定如果这些解决方案不相交。然后,这意味着网络的记忆能力是不够的,一个新的模式需要重新设计,以确保它有足够的内存容量(18]。接下来,联想记忆的设计的一个例子,如图1联想记忆过程的一个例子。
这里有一个例子详细步骤的联想记忆设计;复发性神经网络可以通过以下的一组微分方程描述:
网络是一个更经典的迷因复发性神经网络模型。几个字符样本用于网络到网络的训练网络的权重给出满足条件,使网络记住人物被记住。示例图像数据识别,图像首先需要进行一系列的预处理步骤,灰色,平滑、去噪,最后,变成一个输入向量。所有的样本数据显示为灰色,平滑、去噪,然后转换成一个数组向量的下列形式:
和网络的输出向量可以表示成向量数组的形式
替换上述两组向量到系统方程(1),我们得到 在哪里x我∗是系统的稳定平衡点我th组样本作为输入,和这个值是根据条件选择,如激活函数的形式。这个方程有解的充分条件是稳定平衡的神经网络的数量大于或等于样本的数量被要求记住;,吸引子的数量应足够大能够记住一个足够数量的模式。方程可以解决使用奇异值分解,方程的解决方案也是网络的连接权值向量,这些权重意味着信息模式被记住。上面的形式通常是self-associative记忆体重求解过程,可以专门应用于字符识别、人脸识别等。然后例子将说明设计和递归神经网络的权重求解过程异联想记忆的应用程序。传统的字符识别算法包括模板匹配和OCR (19]。对于不平衡样本数据,您可以先将采样和upsampling方法。将采样的方法,也称为随机将采样方法,指的是随机删除最多的类的数据类别的抽样方法。抽样方法的优点是可以提高模型精度,当删除样本含有噪声数据,和缺点是一些重要的样本可能被删除。过采样方法是指合成小样本数据的算法的一部分。与这些字符识别算法相比,复发性神经网络联想记忆上面提到的特点是设计成本低,简单的处理逻辑,网络收敛快,少依赖外部条件和简单实用的实现。最重要的一点是,这个联想记忆系统容错性能好;高容错意味着,当有更多的噪音或干扰在示例中,它也可以正确识别目标模式,所以如果这联想记忆方法应用于图像识别,虽然当前应用程序很简单,想法是更基本的,经过一个小的发展,我相信会有一个使用。复发性神经网络的联想记忆的设计步骤进行了总结如下。(1)确定要使用的神经网络的模型特征(2)记忆的模式转换成向量作为输入到系统以及输出替换到系统方程(3)方程组的解是通过适当选择坐标的平衡点和奇异值分解(4)存储解决方案的方程组作为神经网络的权重(5)建立一个联想记忆神经网络系统并执行识别测试。
联想基于内存的可重构遗忘网络电路由四部分组成:联想基于内存的遗忘网络电路,输入的PRMC二进制信号,突触闭塞电路和控制电路。联想基于内存的遗忘网络线路,突触权重表明突触连接的强度,因此只有积极的权重。输入的PRMC二进制信号只能由该算法训练来实现相应的功能,所以突触电路需要代表负权值,零权重,权重和积极的。联想基于内存的可重构的迷因神经网络电路,输入二进制信号和联想的PRMC基于内存的迷因使用相同的突触神经网络电路电路,和突触回路关联基于内存的迷因神经网络电路仅限于积极内不同重量的控制电路(20.]。突触的突触回路电路块共享,这些突触回路既可以用于构造PRMCs输入二进制信号和联想基于内存的迷因神经网络电路。我们可以看到在图2这两个子网独立运作,因此他们可以并行工作。
通过模拟学习和联想记忆遗忘,记忆电阻器可重构基于联想记忆神经网络电路可以动态地改变电路结构实现重组,对应于以下过程:当无条件刺激信号和条件刺激信号同时输入到忆阻神经网络电路基于联想记忆,联想学习两者之间的感应,所以突触权重对应条件刺激逐渐增加。在学习过程结束后,如果条件刺激信号输入,遗忘过程诱导。在遗忘中,突触权重对应条件刺激逐渐减少,直到无法激活相应的神经电路。遗忘的过程结束后,联想基于内存的遗忘的电路网络不激活不管条件刺激信号输入(21]。然后,突触回路对应条件刺激可以从神经回路断开,这些突触回路可以在突触输入电路块。突触的突触回路电路块可以用来构造PRMC或联想基于内存的遗忘网络电路输入二进制信号。通过这种方式,电路重新配置。
4所示。一个联想记忆神经网络预测模型对企业财务管理风险
存在的财务风险是一种商业风险等金融活动的提高,投资,消费,恢复和分配活动的资金在社会再生产的过程。风险是预期与现实的偏差。有一个区别狭义和广义的财务风险。狭义的财务风险是指债务引发的金融风险操作过程中为企业筹集资金。广义的财务风险是指获得预期的财务结果的不确定性的过程中进行企业的财务活动。因此,财务风险存在于每一个企业和企业的业务活动,并产生重大影响损益情况和企业的商业环境。金融风险管理是预防、控制和管理风险的企业财务管理,也是一个综合性企业风险管理的一部分(22]。内部诊断是企业自身的一种方式,找出各种问题的业务流程通过自我心理分析,最后有针对性地解决问题。外部诊断意味着企业雇佣外部第三方组织来分析企业的财务操作。作为一种新的管理科学理论,它是一种管理理论主要由学者根据以前的经验在风险管理和财务管理的各类风险企业的操作。金融风险管理包括风险识别、评估、分析原因,和控制企业的各种财务活动。为保证设备的正常运转和企业的资本运动,避免负面影响企业的经济利益,金融风险管理的管理过程包括风险识别、评估、分析原因和控制企业的各种财务活动,并及时有效的预防和控制措施基于其早期预警的作用。
最常用的财务风险评价包括层次分析方法,功效系数法和因子分析。因子分析的基本原理是集团指标,并有很强的关联到一个类别,每个类别替换为一个因素,因此取代所有原始指标与几个因素。
本文企业财务管理风险的分析预测是由联想记忆神经网络模型和因子分析相结合。选择因素分析有以下原因:首先,因子分析可以减少原始变量的数量,通过提取和命名的主要因素,而不是绝大多数的原始信息;其次,样本可以排名和比较。根据每个主要因素的得分和综合得分,样品可以排名,这不仅显示了个人因素和澄清的排名因素产生更大的影响企业的财务状况,还分析了综合排名的因素权重后,这有利于企业明确其优势和弱点(23]。
因子分析方法的步骤如下:(1)KMO Bartlett的试验进行确定原始变量是否适合因素分析;KMO是用于描述变量之间的相关系数的大小,和值越大,越适合因素分析;虽然小Bartlett的测试的价值,更适合的因素分析。(2)构造因子变量和提取主成分代替所有初始变量因素,因子分析的数学模型 (3)解释主成分因素命名,一般使用正交旋转方法获得的最大加载值的主要因素,明确每个因素所代表的意义。(4)表达式的每个主要因素来自组件得分矩阵,然后根据各自的权重综合评价模型,和样品都排名和分析。
联想记忆神经网络是建立基于决策树模型使用直方图算法更容易隔离的数据。从以前的决策树模型的不同之处在于,联想记忆神经网络是面向垂直,即。,生成决策树的叶子,而其他决策树模型生成树的水平,所以联想记忆神经网络算法运行速度和商店更少的数据。它的主要特征是遍历整个训练集和为浮点连续属性离散变量;这些k离散数据构造成一个直方图与特定的宽度k。离散值的数量聚集在每个计算直方图。因为有许多组件的金融风险,各种因素和财务指标将相互作用形成一个复杂的关系。本文相关指标提取,提取的因素通过显著性检验,和因素适用于球形检验获得的模型构建、主成分提取等步骤。基于获得的因素,物流的逐步回归模型用于财务预警模型。建模过程逐步分析风险的因素组成,使用模型的优势提供一个更直观的经理的未来决策的依据。选择预警指标应该是全面的;即。,指标应选择从传统方面的偿付能力,盈利能力,发展能力,和操作能力,及指标应该选择方面的研究和开发能力,以反映该行业的特点,使通信设备制造业的指标选择范围更全面。公司投资的资本生产的产品和恢复资本通过产品的销售和利润。 Inventory turnover can only be increased if sales are successful and inventory is cleared quickly, so inventory turnover indicates how quickly money can be recovered from the sale of goods. In general, a company can improve its liquidity by increasing its inventory turnover. The inventory turnover ratio indicates the level of inventory, while the current asset turnover ratio reflects the speed of turnover of current assets, which is the most liquid of all the assets of a company. A lower level of current asset turnover can have a greater impact on a firm’s short-term repayment ability. The higher the current asset turnover ratio, the lower the relative financial liquidity risk. A slow turnover rate will require supplementary liquidity to participate in the turnover, which will create a waste of funds and reduce the profitability of the enterprise. Based on the above theory, in the subsequent classification, the optimal cut-off point can be found only according to the width of the histogram. The idea of the histogram algorithm is mainly reflected in the conversion of floating-point data into binary data, and the specific operation is to determine the number of buckets contained in each feature, update the data of each bucket separately after equal division, and substitute the features of enterprise financial management risk prediction into the associative memory neural network model, which is represented graphically as shown in Figure3。
与其他模型建立在决策树算法相比,联想记忆神经网络主要是更快的运行速度,虽然消耗更少的内存,和准确性不妥协,完美结合鱼和熊掌。渴望进入下一个级别,可以优化模型在以下两个方面:加快运行速度,原始数据可以简单处理;减少功能和数据,特征变量转换成类别特征,或保存数据文件,二进制文件,改变模型的训练方法并行还可以加快运行速度模型;提高模型的精度和减少学习速率模型,从模型中,网格优化的参数模型,选择参数的最佳组合,增加模型的学习时间,使模型更好地理解法律之间的数据可以提高模型的准确性。从数据,增加训练数据的数量和预处理数据解决原始数据中的缺失值和不平衡也可以训练模型和改进模型的性能更好。
4.1。实验验证和结论
CART决策树模型和prepruning postpruning设计将被训练,决策树图和变量重要性图后将生成模型训练更好地解读CART决策树模型判别结果。首先,判别结果和规则集企业的整体财务风险评估模型的构建。因为有太多的评估值特性在整个金融企业的风险评估,变量重要性图在企业的整体财务风险评估的五大重要变量,和企业的整体财务风险评估模型生成变量重要性图如图4。
从图可以看出4,18 CART决策树模型的特点,“利益获得多个”“总资产回报,”“应收账款周转率”,“总资产周转率”和“加权净资产收益率”重要性排名前五,“利益获得多个”是最重要的指标的重要性超过0.5。营运能力反映了企业资本运营的效率和效果与不同的资产,和不同类型的资产的周转效率通常是用来确定一个企业的运营层面。这表明企业应该关注“利益获得多个“当评估整体金融风险,和五大重要性分数之和超过90%;因此,它也表明,上市公司应该专注于这五个指标特征的过程中,评估企业的整体财务风险。的解释规则集生成的决策树模型将为上市公司提供定量的证据来评估公司的整体财务风险,这将有助于衡量是否有上市公司整体财务风险。
生成的变量的重要性,企业运营风险评估模型如图5。从图可以看出5,购物车的六个特征的重要性决策树模型是相同的,与“营业利润率”的重要性,成为最重要的评价指标。因此,模型结果表明,上市公司应该关注这六个指标的过程中企业业务风险评估。规则1:当“营业利润率”≤−6.151,企业商业风险。规则2:当“营业利润率”>−6.151和“应收账款周转率”> 3.203,该公司没有财务风险。规则3:当“营业利润率”>−6.151,“应收账款周转率”≤3.203,和“成本优势”≤7.552,企业有财务风险。规则4:当“营业利润率”>−6.151,“应收账款周转率”≤3.203,和“成本优势”> 7.552,企业没有财务风险。的解释规则集生成的决策树模型将为上市公司提供定量的证据来评估公司的业务风险的程度,这将有助于上市公司来衡量是否有商业风险。
变量的重要性图生成的企业融资风险评估模型如图6。决定结果的CART决策树模型,在融资风险的三个特点,“利息收入倍数”的重要性变得最重要的评价指标,及其重要性评分指标接近0.8。因此,模型结果表明,上市公司应该关注以下特征的过程中企业融资风险评价。收入同比增长率、每股净资产增长率和总资产增长率是一个公司的成长能力的重要指标。模型结果表明,上市公司应该把重点放在“利息收入倍数”的指标特征的过程中企业融资风险评估。购物车的规则集的确定企业融资风险的决策树如下。规则1:当“利益获得多个”≤1.249,企业融资风险。规则2:已获利息倍数> 1.249时,该公司并不危险。的解释规则集生成的决策树模型将为上市公司提供定量的证据来评估公司的筹资风险水平,这将有助于上市公司是否有融资风险指标。
从图7,可以看出本文的模型基于联想记忆神经网络达到83%的准确率歧视效应的训练集和验证集的准确性为76%,这是一个更好的结果。同时,本文结合GBDT模型和逻辑回归模型预测相结合,和预测结果表明,该组合模型提高了预测的准确性训练集和验证集的91%降至78%,在精度和稳定性;组合模型的预警效果是更重要的比单一模型,证明了组合模型的可行性。与单一模型逻辑回归模型相比,联想记忆神经网络模型的ROC曲线回归金融风险预警模型更接近左上角轴,AUC值为0.79,显著高于AUC值为0.60的逻辑回归模型。联想记忆神经网络的优点可以看到金融风险预警模型直接从中华民国曲线和AUC值。从实验中,可以得出结论,GBDT功能组合可以更好的挖掘信息的上市公司的财务数据,和物流模型处理速度快,可解决处理速度慢的问题,GBDT不能并行处理,和模型融合GBDT和物流模型可以有效地使用领域的上市公司的财务风险预警模型。
学习速率的速率是输入变量在每次迭代更新培训和确定权重多远有移动的方向梯度小批量,经过多次迭代,最终搬到一个位置,匹配网络的训练精度。学习样本数据集的特性的过程由一个联想记忆神经网络不断迭代前进的过程。较低的学习速率使训练过程更加可靠,但优化将需要更长的时间。高等教育率,另一方面,导致nonconvergence培训和可能导致非常大的重量变化,使损失函数非常贫穷。优化矩阵乘法和提高内存利用率可以通过在某一地区增加批次的数量,这可以减少的数量更新需要完成整个数据集的训练和加速过程有些数据相同的能力。随机梯度下降法更新一次只有一个样本信息,加快了训练,但是因为一次只使用一个示例,它并不代表整个训练样本,使它更加难以收敛的训练结果最小值。为公司实现可持续发展,必须高度重视其研发和创新能力。只有通过不断创新和持续发明一个公司获得竞争优势。随着深度学习的发展,训练结果表明,可以通过慢慢地转化为一个局部最小值减少了学习速率。几次调整参数后,终于获得了预期的训练结果,平均绝对误差模型的样本在训练终于聚集。 The loss curves for the sample dataset are shown in Figure8。
图中蓝线代表了训练集损失曲线和橙色线表示测试集损失曲线;横轴介绍了迭代次数的样本在训练过程中,和纵轴的变化在训练过程中平均误差值。根据本文设定的参数,世爵窗口可以显示亏损的训练和测试样本在每个迭代中,计算模型的均方根误差的培训。在培训过程中,迭代,抽样误差越小,与当地的波动在一个小范围内。初的训练,错误就迅速下降,和培训间隔从10到50迭代,错误快速下降,表明模型在本地被调整,和从100年开始训练迭代开始,错误滴更轻轻,表明模型具有聚合到一个最优的过程。损失的趋势曲线的训练样本和测试样本的损失变化集成,最后训练样本的误差是收敛的,更好的配合;测试样本的误差收敛到局部最小值,及其适合不如训练样本,但使用梯度下降优化的效果是显而易见的,不会影响整个模型的性能。
基于联想记忆神经网络模型,可以反映出风险的预警指标体系的特点,建立了农业上市公司结合公司的风险特征和其生成的原因:它包含金融和非金融类指标,包括偿债能力,营运能力,发展能力、盈利能力和其他能力指标。来提高模型的收敛速度和稳定性,使用SPSS软件对数据进行因子分析的主要选择指标和计算样本的因子得分作为模型的输入层数据。通过这种方式,金融危机模型的准确性进一步确定和选择样本的一部分测试模型。最后,该模型应用于实际的公司识别问题和优化以减少金融危机的可能性。
5。结论
联想记忆神经网络模型通常基于数据特征的行业问题对各个方面进行预测的需求点。联想记忆神经网络模型预测不仅限于日常生活喜好,食品,服装,住房,等等,但是现在也几乎渗透在金融行业发展,金融预测,等。本文通过分析后续开发能力与公司的行业特点和竞争格局,发现该模型能够反映公司的情况通过早期预警指标和为公司的未来发展提供一个参考。只要介绍了财务指标的数据模型拟合,它将过于单一,不能全面判断融资的情况。在这项研究中,它是发现,高财务风险类别的样本数量太小而中低金融风险类别的样本,如果样本数据是不平衡的,它可能会导致早期预警模型不是学习的特点,高财务风险类别中的样本在训练,最终导致了这个类别中的样本的预测精度较低。自公司组成等因素对金融和股票也可以有重要影响,本文增加了非金融指标改善模型的概括性和准确性。现今,企业在日益复杂的市场环境和社会活动,和大数据模拟量化公司产业的相关指标能反映行业的现状全面、广泛和合理的包含特定于行业的指标还可以提高预警模型的有效性。结合公司指标,建立预警模型,主要的组件,这些组件可以被识别的模型用于分析该公司风险的情况出现,同时提供意见,结合的细节公司b .使用这个财务预警模型,可以调整公司结构,战略规划和危机预防提前改变市场,财务预警组织培训人才,加强金融预警人才之间的通信,并确保一个合理的股权结构,以避免一股占主导地位;其次,可以提高金融系统的信息化建设和金融体系的建立一套适用于该公司在此基础上。与此同时,我们应该遵守市场的选择,和多元化的发展市场可以确保他们的竞争,同时关注产品质量。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
这项工作是由中国矿业大学和Technology-Beijing支持。