在過去的幾十年里,中國作為世界第二大經(jīng)濟(jì)體,一直是學(xué)者和分析人士評估內(nèi)部和外部金融沖擊的焦點。企業(yè)財務(wù)困境便一直是重要關(guān)注點。因為在危機(jī)和災(zāi)難性事件之后,公司是此經(jīng)濟(jì)體中受影響較深的機(jī)構(gòu)之一,它們也會因此不得不退出市場。本文比較了六種機(jī)器學(xué)習(xí)模式的性能,闡釋1998-2016年期間中國滬深兩市上市公司退市與否的二分類問題。本文樣本包括2,863家公司,在分析中,它們被分成了訓(xùn)練、驗證和測試三類數(shù)據(jù)集（50/25/25）,用于對各個模型進(jìn)行有效性的評估。相應(yīng)地,本文比較了決策樹（DT）、提升方法、隨機(jī)森林（RF）、支持向量機(jī)（SVM）、邏輯回歸和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等模型。本文使用前向逐步篩選法對國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）財務(wù)報表中的償付能力、比率結(jié)構(gòu)、收益能力分析、工業(yè)經(jīng)濟(jì)部門、經(jīng)營能力、現(xiàn)金流和增長率等44個財務(wù)比率指標(biāo)進(jìn)行變量選擇。最終,本文選擇了適合模型的24個財務(wù)指標(biāo),從而減少預(yù)測誤差,并使得結(jié)果更為可靠。實證結(jié)果表明,隨機(jī)森林和提升方法能提供最佳的預(yù)測性能,這兩個方法的分類誤差最小,并在AUC（ROC曲線）和召回率-準(zhǔn)確率曲線的評估測量中表現(xiàn)出色。此外,本文應(yīng)用了優(yōu)于其他模... 

【文章來源】：廈門大學(xué)福建省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
CHAPTER 1 INTRODUCTION
    1.1 INTRODUCTION
    1.2 RESEARCH OBJECTIVES
CHAPTER 2 LITERATURE REVIEW
    2.1 REVIEW CORPORATE FINANCIAL DISTRESS
    2.2 MEASUREMENTS OF CORPORATE FINANCIAL DISTRESS
    2.3 HISTORY OF RESEARCH ON CORPORATE FINANCIAL DISTRESS
    2.4 RESEARCH ON CORPORATE FINANCIAL DISTRESS IN CHINA
CHAPTER 3 DATA
    3.1 DATA SOURCE
    3.2 VARIABLE ANALYSIS
        3.2.1 Financial indicators
        3.2.2 Variable selection
CHAPTER 4 EMPIRICAL ANALYSIS
    4.1. THEORETICAL BACKGROUND
    4.2 EMPIRICAL MODELS
        4.2.1 Decision tree model
        4.2.2 Boosting
        4.2.3 Random Forests
        4.2.4 Logistic model
        4.2.5 SVM
        4.2.6 Artificial Neural Network
    4.3 EMPIRICAL RESULTS
CHAPTER 5 CONCLUSION
REFERENCES
APPENDIX
ACKNOWLEDGMENT



本文編號：3638975