【摘 要】
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在当前经济面临较大下行压力的背景下,企业频繁出现业绩暴雷,如何"识雷防雷"进而重塑投资者信心、防范金融风险成为迫切需要研究的现实问题。本文基于TEI@I方法论的理论框架,
【机 构】
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华中师范大学信息管理学院; 北京工商大学经济学院;
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金项目(CCNU19ZN024)
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在当前经济面临较大下行压力的背景下,企业频繁出现业绩暴雷,如何"识雷防雷"进而重塑投资者信心、防范金融风险成为迫切需要研究的现实问题。本文基于TEI@I方法论的理论框架,集成文本挖掘和深度学习构建企业财务风险预警模型。基于新的视角,提出了融合卷积神经网络和长短期记忆网络的财务风险预警动态建模方法,并以中国信息服务业上市公司为样本开展实证研究。由于在预测模型中有效地考虑了影响企业财务危机的各项财务因素和非财务因素,因此对企业未来财务困境的预测效果明显优于其他模型。该方法具有较好的应用推广性,对于政府和投资者及时掌握企业经营动态、降低投资风险以及防范金融危机具有积极的辅助决策价值。
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