利用CNN卷积神经网络预测上市公司退市风险内外研究现状

随着经济的发展，上市公司的退市风险越来越引起人们的关注。为了解决这个问题，许多研究者已经开始使用深度学习技术来预测上市公司的退市风险。其中，CNN卷积神经网络是一种常用的深度学习技术，已经被应用于许多领域，包括退市风险预测。

目前，国内外已经有一些研究使用CNN卷积神经网络预测上市公司的退市风险。这些研究通常将财务数据、宏观经济指标和公司基本面数据等多种数据作为输入，通过CNN神经网络进行训练和预测。

例如，国内的研究者许多安等人使用了CNN卷积神经网络来预测上市公司的退市风险。他们将财务数据和公司基本面数据作为输入，使用CNN网络进行训练和预测。结果表明，CNN网络的预测效果比传统机器学习方法更好。

国外也有类似的研究。例如，美国的研究者KaijianHe等人使用了CNN卷积神经网络来预测上市公司的退市风险。他们将财务数据、市场数据和公司基本面数据作为输入，使用CNN网络进行训练和预测。结果表明，CNN网络的预测效果比传统的机器学习方法更好。

总的来说，CNN卷积神经网络已经被证明是一种有效的预测上市公司退市风险的方法。随着深度学习技术的不断发展，CNN网络预测退市风险的应用前景将更加广阔。