【摘 要】
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农业是民生之本,保障了基础农林牧渔行业的平稳发展才能更好的应对经济发展大趋势。本文选取144家农林牧渔类上市公司5年的财务数据,在梳理国内外相关研究的基础上,进行了指标的初步优选,构建了上市农林业公司的财务预警指标体系。建立上市农林业财务预警模型的前提,需要对农林业上市公司进行分类。为此,本文分析了多种风险测度方法。选取CRITIC法和熵值法对TOPSIS法、灰色关联分析和模糊综合评价这三种风险测
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农业是民生之本,保障了基础农林牧渔行业的平稳发展才能更好的应对经济发展大趋势。本文选取144家农林牧渔类上市公司5年的财务数据,在梳理国内外相关研究的基础上,进行了指标的初步优选,构建了上市农林业公司的财务预警指标体系。建立上市农林业财务预警模型的前提,需要对农林业上市公司进行分类。为此,本文分析了多种风险测度方法。选取CRITIC法和熵值法对TOPSIS法、灰色关联分析和模糊综合评价这三种风险测度方法进行赋权,计算公司的财务风险得分,并对其得分进行聚类,在SOM聚类和K-means聚类里优选了SOM聚类,为卷积神经网络的输入数据打标签。再构建卷积神经网络模型对其进行预警仿真训练。验证本文构建的卷积神经网络模型是否能很好的对我国上市农林业公司进行风险预警,为我国农林业上市公司的发展提供一些有价值的参考与警示。最后,比较分析了卷积神经网络模型和支持向量机模型,研究结果表明,本文构建的GRA-Entropy-SOM-CNN模型具有很好的预警效果,最高准确率可以达到97.18%,基本可以实现对上市农林业公司的财务状况预警评估。
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