基於深度學習的我國礦業境外投資風險評價研究

內容簡介

風險是我國重要礦產資源“走出去”進行境外投資面臨的一大難題。採用科學方法開展重要礦產資源境外投資風險評價，對於國內企業開展境外業務，減少損失，保障我國境外資源權益具有重要戰略意義。本研究的主要工作和創新貢獻包括：（1）構建了我國礦業境外投資風險評價指標體系，設定量化方法和賦值標準，為後續風險綜合評價奠定了數據基礎；（2）構建了基於深度學習的風險評價模型，訓練後的模型能充分利用深層架構的特徵提取優勢，通過非線性模組實現多層轉換組合，學習非常複雜的函式，有助於提高評價客觀性；（3）提出了一個複合聚類分析算法，對主要礦業國家基於投資風險相似度進行地區分類；（4）設計了基於深度學習的指標貢獻度全局分析方法，定量考察各風險指標對模型輸出結果不確定性的貢獻率，並據此對指標進行重要性排序。

作者簡介

谷春燕，女，副教授，碩士生導師，經濟管理學院會計系副主任，MPACC教育中心副主任中國人民大學會計系國際會計專業學士，中國人民大學財政金融學院金融學專業碩士，中國地質大學（北京）經濟管理學院套用經濟學博士，瑞士伯爾尼大學管理會計與控制研究所訪問學者註冊會計師（CPA），中國註冊會計師協會會員，美國會計學會(American Accounting Association, AAA)會員教育部學位與研究生教育發展中心研究生教育評估監測專家，中國科學技術協會項目評審專家。

基於深度學習的我國礦業境外投資風險評價研究

基本介紹

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