信息设备制造业上市公司融资风险预警监控研究

发布时间：2021-03-21 15:19

　　企业融资结构错配和经营内外部环境的变化,会提高企业发生融资风险的概率。在供给侧结构性改革的背景下,对企业的融资风险进行有效监控已成为"去杠杆"的核心目标。以2009～2018年A股信息设备制造业上市公司为样本,以梯度提升算法构建融资风险预警模型,通过融资期限、融资结构、营运能力、市场因素、公司治理和审计师特征维度对融资风险进行预警监控研究。研究运用梯度提升算法加入财务和非财务指标,提升了融资风险预警的准确性;得出融资风险预警指标影响融资风险的相对重要性程度得分,为针对性地制定化解融资风险的对策提供了依据。 

【文章来源】：财会月刊. 2020,(14)北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

融资风险预警监控流程

本研究利用训练样本企业被ST前1～3年的数据对梯度提升算法模型进行训练，并将2018、2017和2016年的数据代入模型中来预测2019年信息设备制造业企业的融资风险。为了验证指标的多样性提升了梯度提升算法模型融资风险预警的准确性，本文构建了三组模型。模型（1）包含传统的融资风险预警指标，分别为融资期限指标和融资结构指标；模型（2）在模型（1）的基础上添加了营运能力指标和市场因素指标；模型（3）在模型（2）的基础上添加了公司治理指标和审计师特征指标。为了提升对融资风险预警效果显示的直观性，模型预警的准确度用AUC值来度量。AUC是一种用来度量分类模型好坏的标准，是ROC曲线下方的面积。图2从右下到左上，分别为模型（1）～模型（3）的ROC曲线。将模型（1）～模型（3）的预警结果转化成AUC值，如表3所示。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3093090