基于机器学习的上市公司财务风险智能识别研究

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金融市场的风险无处不在,上市公司的运营受到方方面面因素的影响,因此对于上市公司财务风险的研究也有着重大的意义。传统的基于财务报表的研究方法例如五因子的Z-score模型等在财务风险预测领域有着重大意义,但仍有其局限性。一方面,传统的统计分析模型大多只采用了较少的财务指标。此外,对于文本信息传统模型大多没有能力进行分析。而随着大数据时代的到来,以上两方面的限制可以部分上得到解决。近年来随着计算机技术的不断发展,Fintech逐渐成为了金融领域的主要研究方向之一。机器学习,人工智能,深度神经网络逐渐被更
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我国股票市场自1989年成立以来已历经40年时间。在此期间,上市公司数量和总体规模增长迅速,为我国经济发展注入了强劲动力。但是由于我国证券市场发展时间相对较短,相关监管政策不健全等原因,上市公司财务造假仍呈现高发态势,损害了投资者的切身利益,影响了中国证券市场的健康稳定发展。因此,如何对上市公司财务造假问题进行精准识别和有效预警就成为了监管层、机构投资者和个人投资者共同关注的问题。近年来,随着信息
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