深度学习赋能企业财务风险的识别与应对研究开题报告

1. 研究目的与意义

1. 课题背景：随着我国参与全球化的程度不断加深、经济的不断发展、改革开放取得的不断进步，在中国特色社会主义经济制度下产生了一批高速发展的企业，带来了我国经济的腾飞，但历史总是呈现以螺旋式上升的情况，这意味着在取得成果的过程中，不可能是一帆风顺的，任何企业想要不断扩大自身的商业版图，企业财务风险会导致资金短缺甚至资金链断裂，使企业陷入严峻的财务危机，更严重者则会导致企业面临破产的风险，因此，企业加强对财务风险的预测和应对是日常经营过程中不可或缺的重要一环。由于我国近几年人工智能方面研究的进步，并且应用的范围不断扩大，深度学习这一方法逐渐被一些企业所运用于财务风险的预测管理。

2. 课题意义：基于此，在新冠疫情这一背景下，各行各业面对的不稳定因素愈多，想要更好的解决企业财务风险这一难题，利用深度学习或可帮助企业达到这一目标，因此，探究深度学习赋予企业财务风险的识别与应对具有重要的研究意义。

2. 课题关键问题和重难点

本课题研究的关键问题：

1.深度学习的理论依据与运用方法；

2.企业财务风险产生的因素以及解决对策；

3. 国内外研究现状（文献综述）

由于新冠疫情的影响，近几年，全球经济环境不容乐观，二十一世纪以来，中国作为命运共同体，国内经济环境同样面临严峻的挑战，各行各业遭受的经济下行的压力迫使企业寻找新的发展道路，经济转型升级(肖文静,2022)是企业所需面对的新一难题。当今社会，企业在经营过程中会遇到各种各样的问题，比如，市场需求不足、经营成本增加、财务风险问题等，其中企业的财务风险问题不仅会给企业带来巨大的损失，同时会影响企业未来发展的规划。因此，若能够准确识别并且正确应对风险，就有利于企业在不稳定的经济环境中谋取更稳健的发展模式，得以生存下去。近些年来，有关深度学习逐渐应用于多个领域，学者发现深度学习能够提高数据检测的精度，对企业财务风险监测有强大作用。本文将通过分析案例，依据深度学习理论，探究企业识别及应对财务风险的方法，从可行性、优点、缺点、解决措施等方面入手进行讨论。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，人工神经网络，简称神经网络，是由神经元组成的大规模分布式并行处理器，人工神经网络这一理论是在人脑分析的基础上建立和发展的，它可以像人脑一样处理并行信息，学者(mc culloch et al,1943)提出的“mp-神经元模型”是该理论的原始模型。但由于该模型中的连接权重无法通过学习得到，学者(rosenblatt,1958)提出了第一个人工神经网络感知器，引起社会轰动，带动了人工神经网络的研究发展。后来，学者(minsky,1969)证明了感知器只能进行基本的当前分类并且缺乏有效的算法，这使得神经网络研究陷入缓慢发展期。直到1986年，学者(rumelhart，hintonet al)提出了基于反向传播的bp算法，解决了学者(minsky,1969)证明的问题，神经网络由此进入研究喷涌期。

深度学习这一课题在国内外已有学者研究并得出相关成果，而深度学习理论的发展建立在人工神经网络理论基础上，受到大脑处理信息和识别物体过程的启发，国外学者(hinton et al,2006)提出了深度学习理论，即通过非线性之间的互相转换，从低层次向高层次发展，在不依赖人工的前提下能够自主地学习，发现属特征并且学会表达复杂的函数。学者(erhand et al,2010)证实了利用深度学习中“无监督学习”的特点较好地表征复杂功能，有效组织了过拟合问题的发生。学者(deselaers t，2009)利用dbn的多任务学习特点来研究深度学习在机器翻译中的应用。在此基础上，微软于2012年建立了深度学习神经网络——隐马尔可夫模型，将该模型用于语音识别，取得了令人满意的效果，开启了深度学习研究的大门。上述理论与相关模型是基于深度学习的财务风险预警研究的主要理论依据。近几年来，2019-2020年深度学习有关研究的关键词有optimization(最优化)，security(安全) ,intrusiondetection(入侵检测),efficient(高效),istm(高等技术与管理),privacy(隐私),analystics(分析)等，这次关键词揭示了深度学习的研究侧重点在于优化、效率提升和安全性方面，其在管理与安全隐私方面的研究持续深入(童锦，马小雅，2022)。

4. 研究方案

通过借鉴深度学习理论成果和实践经验，本文试图通过案例分析识别及应对企业财务风险的措施。

研究方法：主要通过案例分析研究方法。首先介绍研究背景及意义，接着摆出理论依据与现有研究成果、收集相关数据，然后根据案例分析深度学习与企业财务风险相结合的可行性、优缺点及改善方法，以期为新冠疫情背景下规避财务风险提出更好的建议。

本文主要框架：

5. 工作计划

1）查阅深度学习理论、企业财务风险结合的资料，并且调查疫情背景下企业经济升级相关的资料；进行文献的阅读及整理，写出文献综述，完成开题报告，进行开题检查；

2）根据文献理论回顾，进行理论分析，初步建立分析框架；

3）进行数据收集与整理；进行案例分析，比较分析；进行研究课题最终成果的撰写工作，修改完善，完成论文终稿，进行答辩，结束毕业论文；