基于熵权TOPSIS-CNN深度学习的企业财务绩效评价研究

摘要

基于评价基础上对企业财务绩效进行聚类和预测研究,有效发现企业运营存在的问题并提供改进依据.运用熵权TOPSIS法结合深度学习的方法,在相关文献回顾的基础上,整理并选取了1290家上市公司2020年报的20个财务指标作为分析样本.使用熵权TOPSIS法对实验样本进行打分并使用K均值聚类的方法划分等级以评判其绩效的优劣,再结合卷积神经网络的框架实现企业绩效的预测与智能分级.研究结果表明,熵权TOPSIS法与CNN方法的结合对于企业绩效的画像具有较好的效果,模型测试的预测准确率可达92.25%.基于熵权TOPSIS财务绩效测度基础上,通过无监督学习的K均值聚类和CNN的融合,不仅能够实现绩效测评、确定绩效等级,还能够进行绩效等级的预测.因此,模型可以应用于企业绩效的智能测度评判和预测,对于企业经营及宏观微观调控具有良好的借鉴意义.