多源数据集成的光伏企业经营风险预测研究 |
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作者姓名: | 甘新业 张天怡 曹颖 许伟 赵红 |
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作者单位: | 1. 中国科学院大学经济与管理学院;2. 中国人民大学信息学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(71972175,72271233); |
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摘 要: | 光伏产业作为我国新能源开发利用的重要战略性新兴产业,光伏企业的稳定有序发展对于加快产业结构转型至关重要。本文使用多源数据融合模型,将企业经营数据、成本价格数据、政策文本数据和网络舆情数据相融合,使用深度神经网络对光伏企业经营风险进行预测,通过消融实验比较了不同预测模型、不同特征组合对企业经营风险预测的有效性,同时研究了不同滞后阶数的影响。实验结果表明,在企业传统经营指标的基础上,增加成本、政策、舆情因素,并将各个特征的数据滞后两个季度,能够提升企业经营风险的预测效果,从而更准确地向管理者反映企业当期的经营状况,因此本文研究具有较强的有效性和管理意义。
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关 键 词: | 光伏企业 成本 政策 舆情 风险预测 |
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