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基于大数据分析的企业财务风险识别与预警模型研究
摘要
随着信息技术的发展,大数据已成为企业财务风险管理的重要支撑。传统依赖静态报表的风险预警手段存在准确性与时效性不足的问题。本文构建集数据采集、特征提取、模型训练与动态预警于一体的识别框架,并引入XGBoost与逻辑回归融合模型。实证结果显示,该方法较传统模型预警准确率提升约18%,响应时效缩短26%。研究表明,大数据技术在提升财务风险预测能力和管理效率方面具有显著优势。如何引用
孟真. (2025). 基于大数据分析的企业财务风险识别与预警模型研究. 经济管理前沿, 1(3). https://doi.org/10.63887/fem.2025.1.3.14
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参考
单淼,高喜珍.企业数字化转型研究现状及发展趋势分析[J/OL].天津理工大学学报,1-13[2025-04-29].
马骁.基于改进岭回归模型的数据识别与预测算法设计[J].信息技术,2025,(03):23-27.
张海滨,蒋巍巍,唐云武,等.基于优化随机森林的散热器弯管壁厚时间序列预测模型[J].大电机技术,2025,(01):117-123.
刘伟,张文.基于Python的矿山企业安全大数据管理系统的探索与应用[J/OL].铀矿冶,1-8[2025-04-29].
石彩艳.云计算、数据分析与税务风险评估创新[J].内蒙古财经大学学报,2024,22(06):86-91.
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