基于大数据分析的企业财务风险识别与预警模型研究
摘要
随着信息技术的发展，大数据已成为企业财务风险管理的重要支撑。传统依赖静态报表的风险预警手段存在准确性与时效性不足的问题。本文构建集数据采集、特征提取、模型训练与动态预警于一体的识别框架，并引入XGBoost与逻辑回归融合模型。实证结果显示，该方法较传统模型预警准确率提升约18%，响应时效缩短26%。研究表明，大数据技术在提升财务风险预测能力和管理效率方面具有显著优势。
引用本文（GB/T 7714）
孟真. 基于大数据分析的企业财务风险识别与预警模型研究[J]. 经济管理前沿, 2025.
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