上市公司财务风险预警模型及应用研究的中期报告本次研究旨在开发一种有效的上市公司财务风险预警模型，用于帮助投资者、经理、监管机构以及其他相关利益相关者对公司的财务风险进行预测和管理。在本中期报告中，我们主要完成了以下工作：1.数据收集与清洗：我们收集了中国A股市场上的200家上市公司的财务数据，并进行了有效的数据清洗和筛选，以确保数据的准确性和一致性。2.特征工程：我们从财务指标、行业、公司规模等方面提取了30个特征，以反映公司的财务状况和风险水平。3.模型选择与建立：我们比较了传统的逻辑回归模型、支持向量机模型以及深度神经网络模型的性能，并最终选择了深度神经网络模型，以提高预测准确度和泛化能力。4.模型训练与优化：我们使用了多种技术手段，如交叉验证、学习曲线分析、网络结构调整等，对模型进行了训练和优化，以提高预测性能。5.模型评估与测试：我们对模型进行了评估和测试，并使用ROC曲线和AUC等指标对模型进行了评估和比较。通过以上工作，我们成功地建立了一种基于深度神经网络的上市公司财务风险预警模型，其预测准确度和稳定性均较高。在后续工作中，我们将进一步完善模型，扩展数据源，并将其应用于实际场景中，以实现更好的风险预警和管理效果。