简介：虚假信息的发布导致企业信用风险出现失真现象，如何还原企业信用违约真实水平、寻找信用风险失真校准方法是国内外理论与实务界研究的热点。本文在综合考虑虚假信息的多维性与时序特征的前提下，以Hodrick—Prescott（HP）滤波为基础设计了信息数据降维方法，兼顾企业自身和同行业双重因素对企业信用风险失真的影响，建立了多样本多维指标时间序列的神经网络模型对企业信用风险失真进行判定，实证分析结果进一步验证了该模型的有效性。
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