本发明涉及深度学习领域和产业链金融领域，尤其涉及一种基于pca-cnn的产业链风险预警评估方法。
背景技术：
1、在当今全球化的经济环境中，产业链的稳定性和可持续性对于企业和经济体系的发展至关重要。产业链风险是指在产业链内外部环境中，可能对产业链的稳定运行和可持续发展造成不利影响的不确定因素或事件。产业链风险是一种复杂的系统性风险，涉及多个主体、多个环节、多个层次和多个领域。根据产业链风险的本质和表现，可以归纳出以下几个特征：多元性：产业链风险来源于多种因素，涉及多种类型，表现为多种形式，具有多种后果，需要多种应对措施。产业链风险的多元性要求我们从多维度、多角度、多层次的视角来识别、评估和管理产业链风险，避免单一化、简单化或片面化的思维方式。动态性：产业链风险随着产业链内外部环境的变化而变化，具有时效性、阶段性和周期性。产业链风险的动态性要求我们根据产业链的发展阶段、发展速度、发展方向等因素，动态调整产业链风险的识别、评估和管理方法，避免固化、滞后或过时的策略选择。传染性：产业链风险由于产业链的关联性、依赖性和互动性，容易在产业链内部或跨产业链传播，形成风险扩散、风险累积或风险放大的效应。产业链风险的传染性要求我们重视产业链的整体性、协同性和协调性，建立有效的风险信息共享、风险预警和风险应急机制，避免风险隔离、风险转嫁或风险失控的现象。
2、产业链风险预警是指通过监测、分析和预测产业链中可能出现的风险因素，提前发现并预警可能对产业链稳定性和正常运转造成不利影响的事件。这种预警机制可以帮助企业和决策者及时采取措施，减少潜在的经济损失和市场不确定性。
技术实现思路
1、本发明的目的是要提供一种基于pca-cnn的产业链风险预警评估方法。在建立产业链金融风险预警指标体系的基础上，结合卷积神经网络(cnn)方法，构建产业链风险预警模型，并采用主成分分析法(pca)对评价指标进行测度，选取产业链上上市企业的相关数据对模型进行实证分析。
2、为达到上述目的，本发明是按照以下技术方案实施的：
3、本发明包括以下步骤：
4、s1：根据分析企业财务状况以及非财务状况构建完整的产业链风险预警的指标体系；
5、s11：对产业链的产品流通的金融模式进行过程分析，识别出风险的影响因素；
6、s12：剔除难以量化的指标；
7、s13、从中心企业融资业务资质、环境条件、资质特征以及产业链运行状况建立包含三个层次29个指标的风险预警指标体系。
8、建立包含三个层次29个指标的风险预警指标体系时，一级指标包括：融资企业资质、运行环境条件、中心企业资质和产业链运营状况；包含16个企业财务指标和13个企业非财务指标。
9、s2：根据主成分分析得到相应的评价值作为指标的评价标准，采用定量分析与定性分析相结合，建立完整的评价体系：
10、s21：采用主成分分析，对多个原始变量进行线性组合，推导出能够反映原始变量大部分信息的主成分变量；
11、s22：对提取的主成分进行综合评价，以方差贡献率为权值，对k个主成分变量进行加权求和便能得到最终评价值。
12、s3：获取上市公司的财务数据和非财务数据；
13、s4：构建包含财务指标和非财务指标的产业链风险预警模型，将数据作为模型数据输入，经过卷积层的数据特征提取、以及在池化层对特征的采样、降维和全连接层的反复训练并得到最终的结果。
14、s41：对原始数据输入至卷积层，卷积核周期性地扫描输入特征，并将感知域中的输入特征与矩阵元素相乘以获得输出特征，提取原始数据中的特征；
15、s42：将输出特征输入池化层，对卷积层的输出数据进行特征选择和信息过滤，池化层中的输入数据以相同的方式选择池化区域，该区域由合并大小、步长和总体确定，窗口大小已设置，同时选择窗口区域中的最大值或平均值作为滑动窗口的特征值，池化层在计算之后输出降维之后的特征；
16、s43：将池化层连接至多层感知机，输出特征图被转换成向量或矩阵，并通过激活函数传递到多层感知器，初始输入数据经过多个卷积层和池化层，并从卷积层提取特征作为输入数据进入池化层；
17、s44：重复步骤s43以在若干特征提取之后最终获得结果。
18、本发明的有益效果是：
19、本发明是一种基于pca-cnn的产业链风险预警评估方法，与现有技术相比，本发明在建立的产业链风险预警指标体系的基础上，通过pca方法对评价指标进行测度，得到了相应的评价值作为指标的评价标准。这种综合评价体系能够全面、客观地反映企业财务和非财务状况，为风险预警提供了科学的依据。
20、其次，通过构建cnn模型，利用其在数据特征提取和模式识别方面的优势，实现了对产业链风险的准确预警。卷积层对输入的财务和非财务指标进行特征提取，池化层对特征进行采样和降维，多层感知机通过反复训练得到最终的预警结果。模型能够从大量的数据中学习并捕捉到隐藏的风险信号，提高了风险预警的准确性和及时性。
1.一种基于pca-cnn的产业链风险预警评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于pca-cnn的产业链风险预警评估方法，其特征在于：所述步骤s1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于pca-cnn的产业链风险预警评估方法，其特征在于：所述步骤s2建立完整的评价体系具体为：
4.根据权利要求2所述的基于pca-cnn的产业链风险预警评估方法，其特征在于：所述步骤s13中建立包含三个层次29个指标的风险预警指标体系时，一级指标包括：融资企业资质、运行环境条件、中心企业资质和产业链运营状况；包含16个企业财务指标和13个企业非财务指标。
5.根据权利要求1所述的基于pca-cnn的产业链风险预警评估方法，其特征在于：所述步骤s4经过卷积层的数据特征提取、以及在池化层对特征的采样、降维和全连接层的反复训练并得到最终的结果具体包括如下步骤：