Research on Financial Early Warning Indicator System Constructed by LSTM Recursive Algorithm in Enterprise Capital Chain Risk Control Empowered by Digital Transformation
Notice bibliographique
Résumé
In order to improve the accuracy of enterprise financial risk early warning and realize the risk control of enterprise capital chain under digital transformation, this paper adopts the Long Short-Term Memory (LSTM) neural network algorithm to establish the enterprise financial risk early warning model.First analyze the enterprise financial risk early warning indicators, use factor analysis for indicator screening, determine the indicator weights through the Delphi method and the improved hierarchical analysis method, and select the indicators with high importance to construct the enterprise financial risk early warning feature samples.Then after LSTM neural network training, the enterprise financial risk early warning model is obtained, and the model is evaluated for performance and practical use.The experiment proves that the accuracy of the LSTM neural network model on the training set and test set is 91.48% and 88.62% respectively, which indicates that the model can effectively predict the enterprise financial risk.By comparing with the commonly used enterprise financial risk warning algorithms, the algorithm in this paper has the highest warning accuracy, shorter prediction time, and better warning performance in dealing with large-scale enterprise samples.This study provides an effective financial risk early warning method for enterprises, which can help them better carry out capital chain wind control in the process of digital transformation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».