基于LSTM神经网络的饲料企业财务风险预警模型构建

研究旨在提高饲料企业财务风险预警水平，规避因各类不利因素导致的财务风险，确保企业实现利润最大化和可持续发展。以15家饲料企业2014—2020年财务数据为研究对象，选取18项具有代表性的财务指标，借助汉宁窗函数对指标数据进行预处理，通过LSTM神经网络模型对饲料企业财务风险展开预警。结果显示，LSTM神经网络模型能够精准预警饲料企业财务风险，选取15家饲料企业财务风险预警值与实际检测风险基本匹配。研究表明，LSTM神经网络模型预警精准度较高、稳定性良好，能够精准预测饲料企业财务风险，为管理决策者防范财务风险提供参考。