基于SGAN深度學(xué)習(xí)的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警研究

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摘要：及時(shí)了解企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)情況，可以有效對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警預(yù)測(cè)。選取2019年2580家企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，首先利用CRITIC對(duì)樣本數(shù)據(jù)的各項(xiàng)指標(biāo)賦予權(quán)重并用灰色關(guān)聯(lián)分析法進(jìn)行測(cè)度，然后利用K-means聚類方法劃分公司的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，最后利用SGAN模型構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與其他深度學(xué)習(xí)模型相比較，基于SGAN的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的預(yù)測(cè)效果最好，在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率可以達(dá)到91.75%，證明了SGAN模型在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域應(yīng)用的可行性。（剩余3082字）