基于主成分分析算法的财务风险信息自动识别系统研究

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作   者：

王斓斐;  杨怡雯; 

作者机构：

悉尼大学; 

关键词：

主成分分析;  自动识别;  数据通信;  分布式存储;  财务风险; 

期刊名称：

自动化技术与应用

i s s n：

1003-7241

年卷期：

2025 年 44 卷 003 期

页   码：

70-73,78

摘   要：

为了准确分辨财务风险,为管理决策提供数据依据,设计了基于主成分分析算法的财务风险信息自动识别系统。通过数据交换引擎从网络或相关金融平台获取财务信息,利用财务数据导入模块调取基础数据层的财务信息,利用HDFS分布式存储模块完成财务信息的存储,利用主成分分析建立财务风险信息评估模型,确定财务风险等级。实验结果表明:该系统可实现财务风险信息评估指标的选择,识别各子公司的财务风险信息等级,且系统响应效率不超过4 s,功耗水平低。