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基於知識融合的上市公司財務危機預警方法研究

  • 作者：李詩軒|責編:林莉
  • 出版社：武漢大學
  • ISBN：9787307237377
  • 出版日期：2023/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：221
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    上市公司財務危機預警是進行企業風險管理及助力資本市場穩定發展的重要手段之一。本書將人工智慧方法引入該領域，對海量、多源、異構的財務危機預警信息資源進行獲取、組織與分析，實現基於知識融合的上市公司財務危機預警。
作者介紹
李詩軒|責編:林莉
    李詩軒，女，1993年05月生，湖北人，2020年畢業於武漢大學管理科學與工程專業，獲管理學博士學位。現任武漢理工大學安全科學與應急管理學院，碩士生導師。
目錄
1  引言
  1.1  研究背景及意義
    1.1.1  研究背景
    1.1.2  研究意義
  1.2  國內外研究現狀
    1.2.1  財務危機預警相關研究
    1.2.2  知識融合相關研究
    1.2.3  現狀述評
  1.3  研究內容與方法
    1.3.1  研究目標與內容
    1.3.2  主要研究方法
    1.3.3  技術路線
  1.4  研究重難點及創新點
    1.4.1  研究重難點
    1.4.2  研究創新點
2  相關理論與方法
  2.1  財務危機預警理論及方法
    2.1.1  財務危機的內涵
    2.1.2  財務危機預警的理論基礎
    2.1.3  財務危機預警方法
  2.2  知識融合理論與方法
    2.2.1  知識融合相關概念辨析
    2.2.2  知識融合內涵及框架
    2.2.3  知識融合演算法
  2.3  文本分析理論及方法
    2.3.1  深度學習與文本分析
    2.3.2  文本情感分類
    2.3.3  文本可讀性標引
  2.4  本章小結
3  基於知識融合的上市公司財務危機預警模型
  3.1  上市公司財務危機預警的信息來源與知識組織需求
    3.1.1  上市公司財務危機預警的信息來源
    3.1.2  上市公司財務危機預警的知識組織需求
  3.2  上市公司財務危機預警的知識融合目標與模式
    3.2.1  上市公司財務危機預警的知識融合目標
    3.2.2  上市公司財務危機預警的知識融合模式
  3.3  基於知識融合的上市公司財務危機預警模型構建
    3.3.1  基於數據層知識融合的財務危機預警知識組織
    3.3.2  基於處理層知識融合的財務危機預警特徵建模
    3.3.3  基於應用層知識融合的財務危機預警實現
  3.4  本章小結
4  基於數據層知識融合的財務危機預警知識組織
  4.1  上市公司財務危機預警研究的樣本企業選擇
    4.1.1  財務危機樣本企業的選擇
    4.1.2  財務健康樣本企業的選擇
  4.2  上市公司財務危機預警信息資源獲取
    4.2.1  財務危機預警結構化信息資源荻取
    4.2.2  財務危機預警非結構化信息資源獲取
  4.3  面向財務危機預警結構化信息的知識組織
    4.3.1  財務危機預警結構化信息特徵分析

    4.3.2  財務危機預警結構化信息的知識組織方法
  4.4  面向財務危機預警非結構化信息的知識組織
    4.4.1  面向上市公司年度報告的知識組織
    4.4.2  面向上市公司網路財經新聞的知識組織
  4.5  基於知識融合的上市公司年度報告及財經新聞情感標引
    4.5.1  基於深度學習的領域情感詞典構建方法
    4.5.2  基於深度學習的上公司年度報告情感標引實驗
    4.5.3  基於深度學習的上市公司網路財經新聞情感標引實驗
  4.6  基於知識融合的上市公司年度報告可讀性標引
    4.6.1  上市公司年度報告可讀性標引方法
    4.6.2  基於深度學習的上市公司年度報告可讀性標引實驗
    4.6.3  基於統計學方法的上市公司年度報告可讀性標引實驗
  4.7  本章小結
5  基於處理層知識融合的財務危機預警特徵建模
  5.1  上市公司財務危機預警非平衡樣本集的處理
    5.1.1  上市公司財務危機預警初選知識
    5.1.2  面向非平衡樣本集的處理方法
    5.1.3  基於SMOTE-Tomek的非平衡樣本集處理
  5.2  基於融合演算法的上市公司財務危機預警特徵建模方法
    5.2.1  特徵降維方法
    5.2.2  基於融合演算法的上市公司財務危機預警特徵降維模型
  5.3  基於融合演算法的上市公司財務危機預警特徵建模實驗
    5.3.1  基於T檢驗的上市公司財務危機預警特徵初選
    5.3.2  基於GARF的上市公司財務危機預警特徵優選
    5.3.3  上市公司財務危機預警知識的優選特徵子集分析
  5.4  本章小結
6  基於應用層知識融合的財務危機預警實現
  6.1  基於單分類器的上市公司財務危機預警模型
    6.1.1  回歸分析模型
    6.1.2  支持向量機
    6.1.3  決策樹
  6.2  基於融合演算法的上市公司財務危機預警模型
    6.2.1  基於深度學習的上市公司財務危機預警模型
    6.2.2  基於D-S證據理論的上市公司財務危機預警模型
  6.3  基於融合演算法的上市公司財務危機預警實現及分析
    6.3.1  上市公司財務危機預警實驗設計
    6.3.2  上市公司財務危機預警實驗結果與分析
  6.4  本章小結
7  總結與展望
  7.1  研究總結
  7.2  研究局限與展望
參考文獻

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