技术特征：
1.一种基于深度学习的企业财务风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤：构建财务风险预警模型，所述财务风险预警模型用于通过财务数据分析方法对企业财务数据进行分析，生成企业财务报告，其中，所述企业财务报告用于表示企业是否存在财务风险；根据所述企业财务数据，构建财务风险评价指标体系，其中，所述财务风险评价指标体系包括反应公司财务状况的若干个一级指标，以及每个所述一级指标对应的二级指标；基于所述一级指标和所述二级指标，通过mapminmax函数进行归一化处理后，生成所述财务数据分析方法；采集企业的所述二级指标，通过所述财务风险预警模型和所述所述财务数据分析方法，生成所述生成企业财务报告。2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的企业财务风险预警方法，其特征在于：在构建财务风险预警模型的过程中，所述财务风险预警模型由依次连接的输入层、隐含层、输出层组成，其中，所述隐含层包括三层，所述输出层为二维网络，用于生成所述企业财务报告，所述企业财务报告包括正常企业或财务危机企业。3.根据权利要求2所述一种基于深度学习的企业财务风险预警方法，其特征在于：在生成企业财务报告的过程中，通过所述隐含层，将所述二级指标将降到l维表示，通过所述输出层，生成所述企业财务报告。4.根据权利要求3所述一种基于深度学习的企业财务风险预警方法，其特征在于：在构建财务风险评价指标体系的过程中，所述一级指标包括偿债能力指标、盈利能力指标、营运能力指标、发展能力指标、现金流量指标、风险水平指标、非财务指标；所述二级指标包括流动比率、速动比率、现金比率、资产负债率、总资产报酬率、净资产收益率、总资产净利率、营业利润率、每股收益、总资产周转率、存货周转率、应收账款周转率、净利润增长率、总资产增长率、营业收入增长率、现金回收率、现金营运指数、营业收入现金净含量、净利润现金净含量、经营活动净流量增长率、财务杠杆、经营杠杆、第一大股东持股比例。5.根据权利要求4所述一种基于深度学习的企业财务风险预警方法，其特征在于：在生成所述财务数据分析方法的过程中，所述第一指标包括第一权重，所述第二指标包括第二权重；根据所述第二指标对应的所述第二权重，以及所述第二指标对应的所述第一指标的所述第一权重，生成第一财务数据分析方法；根据所述第二指标对应的所述第二权重，生成第二财务数据分析方法；根据所述第一指标对应的所述第一权重，生成第三财务数据分析方法；基于所述第二权重，根据所述第一财务数据分析方法和所述第二财务数据分析方法，生成第四财务数据分析方法；基于所述第一权重，根据所述第一财务数据分析方法和所述第三财务数据分析方法，生成第五财务数据分析方法；基于所述第一权重和所述第二权重，根据所述第四财务数据分析方法和所述第五财务数据分析方法，生成第六财务数据分析方法；所述财务数据分析方法包括所述第四财务数据分析方法和/或所述第五财务数据分析
方法和/或所述第六财务数据分析方法。6.根据权利要求5所述一种基于深度学习的企业财务风险预警方法，其特征在于：在通过所述财务风险预警模型和所述所述财务数据分析方法生成所述生成企业财务报告的过程中，使用matlab r2015b软件进行对所述财务风险预警模型的训练，用于提高模型的准确率。7.一种基于深度学习的企业财务风险预警系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集企业的企业财务数据；数据处理模块，用于根据所述企业财务数据，构建财务风险评价指标体系，其中，所述财务风险评价指标体系包括反应公司财务状况的若干个一级指标，以及每个所述一级指标对应的二级指标；第一数据分析模块，用于基于所述一级指标和所述二级指标，通过mapminmax函数进行归一化处理后，生成所述财务数据分析方法；第二数据分析模块，用于构建财务风险预警模型，并根据所述财务数据分析方法，对所述二级指标进行分析，生成所述生成企业财务报告。8.根据权利要求7所述一种基于深度学习的企业财务风险预警方法，其特征在于：所述第一数据分析模块包括一级指标单元和二级指标单元；所述一级指标单元，用于获取所述企业的偿债能力指标、盈利能力指标、营运能力指标、发展能力指标、现金流量指标、风险水平指标、非财务指标；所述二级指标单元，用于获取所述企业的流动比率、速动比率、现金比率、资产负债率、总资产报酬率、净资产收益率、总资产净利率、营业利润率、每股收益、总资产周转率、存货周转率、应收账款周转率、净利润增长率、总资产增长率、营业收入增长率、现金回收率、现金营运指数、营业收入现金净含量、净利润现金净含量、经营活动净流量增长率、财务杠杆、经营杠杆、第一大股东持股比例。
技术总结
本发明公开了一种基于深度学习的企业财务风险预警方法及系统，包括：构建财务风险预警模型，财务风险预警模型用于通过财务数据分析方法对企业财务数据进行分析，生成企业财务报告；根据企业财务数据，构建财务风险评价指标体系，其中，财务风险评价指标体系包括反应公司财务状况的若干个一级指标，以及每个一级指标对应的二级指标；基于一级指标和二级指标，通过Mapminmax函数进行归一化处理后，生成财务数据分析方法；采集企业的二级指标，通过财务风险预警模型和财务数据分析方法，生成企业财务报告；本发明通过精确地预测企业的财务状态从而及时有效地为社会各方提供决策支持具有非常重要的实践价值，对于各利益相关主体来说都具有重要的现实意义。来说都具有重要的现实意义。来说都具有重要的现实意义。
技术研发人员：夏宁 韩宝苹
受保护的技术使用者：中国政法大学
技术研发日：2022.04.07
技术公布日：2022/8/5