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基于lightGBM算法的信息技术类上市公司财务危机预测研究

发布时间:2024-04-07 01:42
  随着近年来大数据时代的到来,5G、互联网+、大数据、云计算、区块链的概念不断提出,尤其是互联网公司的快速崛起,给国家带来充分的经济活力。在“十三五规划”的政策支持下,信息技术行业逐渐成为国民经济增长的支柱型产业,是我国经济高质量快速发展的重要推手,也是引领国民生产生活的先导性与战略性行业。在信息技术行业蓬勃发展的同时,其高成长性、高风险的特性也越来越突出。由于存在技术迭代要求高、偿债能力较弱、现金流不稳定等问题,使得该行业更容易存在潜在的财务风险,甚至爆发财务危机。2019年被ST的信息技术企业共16家,占全年ST企业的17.9%,仅位于制造业之后,因此信息技术行业急需带有针对性的财务危机预测模型,以帮助企业提前预测是否存在严重的财务风险。本文基于国内外的研究,以我国沪深两市A股市场中2010-2019年共102家信息技术行业上市公司为研究对象,选取T-3年的财务数据与非财务数据,同时选取T-3年之前500个交易日的股价信息,利用复杂网络理论搭建网络,提取对应的网络指标如中心性、Pagerank值等,并结合企业的财务指标与非财务指标共计59个指标,构建了全面的模型指标体系。针对ligh...

【文章页数】:69 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图1-1信息技术上市企业数量与占比同时在该行业飞速发展的过程中,也凸显了其高风险、高收益的标签,通常

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图1-2财务危机预测模型构建

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图2-1计算机、通信和其他电子设备制造业资产规模同时,2019年,我国信息技术服务业工业增加值为32689.7亿元,较上年同

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图2-2直方图优化

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哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文-21-对于一定的树结构q(x),每个叶子节点的最优权值得分为:*jjiiIjiiIgwh(2-14)当树的结构q(x)确定时,相应的目标函数为:2*1()12jjJiiIJjiiIgJh(2-15)当目标函数计算方式确定,最优化的问题是使每棵树拥....



本文编号:3947482

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