韩欢欢

基于深度学习的企业破产预测研究

韩欢欢

（首都经济贸易大学管理工程学院，北京 100070）

金融危机的频繁爆发导致了社会经济的萧条，给投资者、债权人、企业以及政府带来了沉重的打击。大量的企业将面临着重构、重组、超额负债，甚至破产清算的境地。对于企业来说，无法提前预知风险的到来，就难以采取有效的行动来预防困境的形成。然而，随着人工智能信息技术，特别是深度学习模型的发展，在一定程度上能够有效预防，甚至阻止此类风险事件的发生。因此，以深度学习模型为基础，通过提出新的破产预测模型来研究中国企业破产事件的形成原因，并提出相应的解决对策，进而识别潜在的危机并采取相应的措施。

深度学习；破产预测；风险管理；预测模型

1 绪论

企业破产预测的研究最早开始于20世纪30年代，研究者们认为企业在经营过程中会受到内外部环境的综合作用，这种作用最终会以另一种形式反映在企业的经营状况上。然而，直到20世纪60年代之后破产预测的研究才引起学者们广泛的重视。在这一研究中，破产事件作为人们的研究变量直接影响着最终的预测结果，学者们对破产发生的概念却有着不同的解释。究其原因，发现破产事件的出现往往是一个连续的过程，无法找到一个明确统一的分界点来进行界定，因此不同的学者对破产的看法各执一词。国外大多数研究者认为当企业向法院提出破产申请时就标志着该企业即将陷入破产清算的境地，进入法定的破产程序就是法律上的破产。……