大数据背景下基于机器学习的公司财务风险识别研究初探
作者机构：江西交通职业技术学院运输管理学院
出 版 物：《审计与理财》 (Auditing & Finance)
年 卷 期：2024年第3期
页 面：54-55页
学科分类：12[管理学] 120202[管理学-企业管理（含：财务管理、市场营销、人力资源管理）] 1202[管理学-工商管理] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：江西省教育厅科学技术研究项目“大数据背景下基于机器学习的企业财务风险识别研究”(GJJ2205225) 江西省高等学校教学改革研究重点课题“基于CDIO理念的大数据与会计专业课程体系优化与实践”(JXJG-22-53-2) 江西省教育科学“十四五”规划2022年度课题“岗课赛证融通背景下高职商科专业教学质量学生满意度实证研究”(22GZQN62) 江西交通职业技术学院教改课题“基于CDIO理念的“一异二型三化”会计专业课程教学体系改革研究(2022JG16)”
摘 要：传统的财务风险识别主要依赖对财务报表的分析和判断,但财务报表可能存在伪装、欺诈等问题,这将导致分析结果存在偏差。本文基于机器学习算法,构建了以企业财务评价指标和非财务评价指标为维度的财务风险识别体系,并对这两个维度所采用的预测模型进行了初步分析。
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