不平衡数据的企业财务预警模型研究

发布时间：2017-11-10 22:10

  本文关键词：不平衡数据的企业财务预警模型研究

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【摘要】：在股票市场中,由于被评为"ST"的公司数量远远少于普通的公司,所以用于训练财务预警模型的数据有着严重的不平衡性。而一般的分类模型如logistic回归等并不具备处理不平衡数据的能力。本文应用加权L1正则化支持向量机(w-L1SVM)构建一个可以处理不平衡数据的财务预警模型:一方面,w-L1SVM通过对两类样本的损失函数进行加权处理,有效地解决了样本不平衡性带来的预测精度问题;另一方面,w-L1SVM通过引入LASSO罚,使得模型在训练的过程中可以直接进行特征选择。通过数值模拟,本文验证了w-L1SVM在非平衡数据分类问题中的预测和特征选择表现。在实证研究中,本文针对我国股票市场机械、设备、仪表板块中的上市公司构建了一个基于w-L1SVM的财务预警模型,结果显示基于w-L1SVM的财务预警模型可以有效选择重要的财务指标并预测被评为"ST"的公司,并且其预测效果显著优于非加权的传统模型,这充分说明了w-L1SVM在财务预警问题中的适用性。
【作者单位】： 中国人民大学应用统计科学研究中心;中国人民大学统计学院;美国耶鲁大学生物统计学系;
【基金】：国家自然科学基金青年项目(71301162) 国家社会科学基金(13CTJ001)的阶段性研究成果
【分类号】：F275
【正文快照】： 0引言随着量化金融研究的兴起,企业财务预警研究越来越受到理论与应用研究者重视。企业财务预警(财务失败预警)广义指利用企业的报表信息、经营计划等财会数据对企业未来经营状况进行预测研究的过程w。其目的是帮助经营者或投资者了解企业的潜在风险,以便及时调整经营管理或

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本文编号：1168550