基于深度学习的资金链风险智能预警研究
梁佳楣
摘要：为打破传统财务管理方法在数据整合、实时共享和专业分析方面的局限性，本文提出一种基于深度学习的资金链风险预警模型。采用Transformer架构，利用自注意力机制捕捉财务指标间的相关性和变化趋势，通过线性变换和非线性激活函数处理数据，以预测企业在运营中存在的风险。模型训练过程中使用Adam优化器和交叉熵损失函数，并在测试集上进行性能评估，以确保模型的预测精度。本文以A企业资金链风险评估为例，通过具体的财务指标筛选和模型构建，实证研究评估Transformer模型在企业财务资金链危机预警中的可行性和效能。该模型能够提供风险预警和建议，有助于优化企业的资金管理效能并增强风险防护机制。

基于Z-score模型的新能源汽车企业财务风险评估与控制研究——以比亚迪为例
侯平平
摘要：本文基于Z-score模型，利用比亚迪2018—2022年的财务数据分析了企业X变量和Z值逐年变动情况，评估其财务风险的波动性。基于此，本文进一步探讨了比亚迪面临的主要财务风险，并提出了相应的风险控制措施，包括优化流动性管理、增强内部增长潜力以及完善财务风险预警系统等，以期控制比亚迪财务风险，并为同类新能源汽车企业提供有益参考。

数据资产核算问题探析——以A公司为例
常小鹏1申潜2周天伟1
摘要：随着数字化的迅猛发展，数据成为现代社会中不可或缺的重要资源。数据资产作为企业的一项关键资产，对于企业的决策、运营和创新发挥着至关重要的作用。然而，由于数据资产的特殊性，其会计核算是一个复杂且具有挑战性的问题。因此，本文以数据驱动型公司——A公司为研究对象，旨在探讨数据资产会计核算的现状、问题以及解决对策，从而更好地为企业管理和利用数据资产提供参考。


现代营销(下旬刊). 2024(05)