基于LASSO方法的企业财务困境预测

发布时间：2017-12-31 16:13

  本文关键词：基于LASSO方法的企业财务困境预测　出处：《统计与决策》2016年23期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：文章综合考虑企业的财务和非财务因素,利用LASSO方法对企业财务困境预测指标进行筛选,然后使用决策树、随机森林、SVM、最近邻法这四种数据挖掘方法,以及常见的logistic模型,分别建立企业财务困境预测模型。结果表明:不能忽视非财务因素在企业财务困境预测中的作用;并非所有数据挖掘方法都优于常用的logistic模型;LASSO方法能在降维的同时保证企业财务困境预测的准确性,实现模型的精简。
[Abstract]:This paper synthetically considers the financial and non-financial factors of the enterprise, uses the LASSO method to screen the predictors of the enterprise's financial distress, and then uses the decision tree and the stochastic forest tree. The nearest neighbor method is one of the four data mining methods, as well as the common logistic model. The results show that the role of non-financial factors in the prediction of enterprise financial distress can not be ignored. Not all data mining methods are superior to the commonly used logistic model. LASSO method can reduce the dimension and ensure the accuracy of financial distress prediction.
【作者单位】： 中南财经政法大学统计与数学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11301545)
【分类号】：F275
【正文快照】： 0 引言 准确地预测企业财务困境,有助于保护投资者、债权人,以及企业其它利益相关者的利益,也有助于经营者防范企业陷于财务困境,更有助于政府监管部门对企业质量和证券市场进行有效监控。因此无论是学术研究还是实际应用中,关于企业财务困境预测的研究一直受到广泛的关注。

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本文编号：1360497