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基于随机森林算法的石油石化行业财务风险预警模型研究
作者:许燕娜; 曹玮; 张默; 张沛然; 陈儒; 马兰; 陈炳尧 加工时间:2025-01-16 信息来源:中国总会计师
关键词:财务风险;风险预警;随机森林算法;石油石化行业
摘 要:石油石化产业关乎国家的经济命脉和能源安全。近年来,面对资本密集、市场波动及能源转型等挑战,石油石化企业的财务风险管理急需加强,这就要求企业积极应用大数据和人工智能等技术,建立智能化的风险预警模型,提高风险防控能力。本文选取A股石油石化企业作为研究样本,构建了一个基于随机森林算法的财务风险预警模型,该模型在测试集上的预测准确率高达98%,并成功识别出影响风险预警的关键指标。研究发现,不同行业细分领域的关键财务风险预警指标具有显著的差异,应根据其表现采取针对性的财务风险控制措施。本研究通过人工智能技术提升了石油石化行业财务风险的管理能力,对行业可持续发展和财务领域新质生产力的培育具有积极意义。
内 容:原文可通过湖北省科技资源共享服务平台(https://www.hbsts.org.cn/)获取
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