简介:摘要:现阶段,我国经济发展十分迅速,会计信息可比性作为会计信息质量特征的重要体现,在实现决策的最优化及资源的合理配置等方面起着关键作用。文章立足于实体经济“脱实向虚”这一现实背景,探究企业金融化对会计信息可比性的影响。研究发现:企业金融化显著降低了会计信息可比性;机制检验发现,企业金融化主要通过增加了真实盈余管理,进而降低了会计信息可比性;进一步研究表明,公司治理、审计质量、市场化进程等治理机制弱化了企业金融化对会计信息可比性的负面影响。文章的结论拓宽了实体企业金融化的经济后果研究,同时也丰富了会计信息质量特征的影响因素,为政府部门防范实体经济虚拟化提供了理论参考。
简介:摘要:本研究旨在利用深度学习技术构建一种新型的金融风险管理模型,以提高金融机构在复杂多变的市场环境中的风险管理能力。深度学习作为一种先进的机器学习技术,具有强大的特征学习和数据处理能力,能够自动提取和挖掘金融数据中的深层次信息,为风险管理提供更为准确和全面的决策支持。本研究首先介绍了金融风险管理的重要性和挑战,以及深度学习在风险管理领域的应用现状。然后,详细阐述了基于深度学习的金融风险管理模型的构建过程,包括数据预处理、特征提取、模型训练等关键步骤。在模型构建过程中,本研究采用了多种深度学习算法,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等,以充分利用金融数据的时序性和空间性特征。
简介:摘要:企业经济发展处在快速建设的过程之中,而在新时代背景下,企业的金融投资管理工作需要做出合理化调整,才能够为企业提供更加全面的发展空间。在实际建设之中,市场竞争越来越激烈,企业发展之中,如果出现金融投资问题,会对企业的经济产生一定损失,严重情况下,甚至可能造成破产。在企业实际建设的过程中,金融投资管理已经成为企业经济收益拓展的重要方式。而如果想要扩大企业规模,投资管理工作就成为发展的重点。如果想要提高资金量,企业在实际建设之中,需要改变自身的发展方向,优化投资管控工作的整体效果,加强金融投资方面的科学化管理水平,借此使其能够获得更大程度的提高。