一种基于深度学习的财务风险动态预测方法

本发明提出一种基于深度学习的财务风险动态预测方法，涉及财务风险动态预测领域。本发明提出的财务风险动态预测流程包括构建财务风险预测数据集，计算因素数据时间序列的偏差绝对值序列，并通过加权非线性函数将时间序列与偏差绝对值序列融合映射为高维嵌入向量序列，将各时间步作为图节点构建有限跨度有向图，引入结构共鸣因子，对路径加权编码，加权融合后形成聚合上下文向量，计算风险得分，结合加权差分获得变化趋势陡峭值，以陡峭值调制聚合上下文向量，结合双向长短期记忆网络提取因素数据的整体特征表示，最终利用全连接神经网络计算得财务风险预测值。本方法融合局部偏差与全局时序信息，提升了财务风险预测的准确性。