（通讯员 贾崇）近日，我院管理科学与工程学科“信息与工程管理”创新团队李永立老师以通信作者身份，围绕“信息管理与智能决策”这一研究方向，撰写的学术论文《Predicting Financial Distress With ESG- Driven Deep Learning and Risk- Based Stratification》在《International Journal of Finance & Economics》（IJFE）录用并在线发表（论文网址: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/ 10.1002/ijfe.70077）。

IJFE由国际知名出版商Wiley出版，是金融学与经济学领域的重要国际期刊。该刊被SSCI收录，为ABS三星期刊，在国际上具有广泛影响力。IJFE致力于刊发有关金融市场、企业行为、风险管理、资产定价等领域的高质量理论与实证研究成果，尤其关注将先进数据方法与现实经济或金融问题相结合的跨学科创新研究。

该论文聚焦于企业财务困境预测这一国际学界和实务界高度关注的现实问题，创新性地将环境、社会与治理（ESG）信息引入财务风险建模体系。研究基于6882个上市公司年度样本，构建了融合深度表示学习与风险分层机制的双阶段预测框架：通过深度神经网络提取潜在ESG风险指数，以揭示企业在环境责任、社会治理与经营稳健性方面的隐含风险特征，并据此将企业划分为高、中、低风险群体，分别建立差异化的分类预测模型。研究结果显示：ESG信息与财务指标的协同建模显著提升了模型的预测精度，验证了ESG因素在识别企业潜在财务脆弱性中的增量价值。相较于传统模型，本研究提出的“深度ESG风险表征+风险分层”方法在多种机器学习算法下均实现稳健提升，为构建基于ESG的金融预警体系提供了新范式，也为监管机构和投资者开展前瞻性风险管理提供了方法参考。

近年来，学校和学院高度重视科研创新团队建设，我院人才培养工作和科研工作正逐渐深入专业领域前沿。管理科学与工程学科“信息与工程管理”科研创新团队持续产出高水平科研成果，这些成果为我院学科建设、研究生培养起到重要的支撑作用。