本文關鍵詞：不平衡數(shù)據(jù)的企業(yè)財務預警模型研究

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【摘要】：在股票市場中,由于被評為"ST"的公司數(shù)量遠遠少于普通的公司,所以用于訓練財務預警模型的數(shù)據(jù)有著嚴重的不平衡性。而一般的分類模型如logistic回歸等并不具備處理不平衡數(shù)據(jù)的能力。本文應用加權L1正則化支持向量機(w-L1SVM)構建一個可以處理不平衡數(shù)據(jù)的財務預警模型:一方面,w-L1SVM通過對兩類樣本的損失函數(shù)進行加權處理,有效地解決了樣本不平衡性帶來的預測精度問題;另一方面,w-L1SVM通過引入LASSO罰,使得模型在訓練的過程中可以直接進行特征選擇。通過數(shù)值模擬,本文驗證了w-L1SVM在非平衡數(shù)據(jù)分類問題中的預測和特征選擇表現(xiàn)。在實證研究中,本文針對我國股票市場機械、設備、儀表板塊中的上市公司構建了一個基于w-L1SVM的財務預警模型,結果顯示基于w-L1SVM的財務預警模型可以有效選擇重要的財務指標并預測被評為"ST"的公司,并且其預測效果顯著優(yōu)于非加權的傳統(tǒng)模型,這充分說明了w-L1SVM在財務預警問題中的適用性。
【作者單位】： 中國人民大學應用統(tǒng)計科學研究中心;中國人民大學統(tǒng)計學院;美國耶魯大學生物統(tǒng)計學系;
【基金】：國家自然科學基金青年項目(71301162) 國家社會科學基金(13CTJ001)的階段性研究成果
【分類號】：F275
【正文快照】： 0引言隨著量化金融研究的興起,企業(yè)財務預警研究越來越受到理論與應用研究者重視。企業(yè)財務預警(財務失敗預警)廣義指利用企業(yè)的報表信息、經(jīng)營計劃等財會數(shù)據(jù)對企業(yè)未來經(jīng)營狀況進行預測研究的過程w。其目的是幫助經(jīng)營者或投資者了解企業(yè)的潛在風險,以便及時調(diào)整經(jīng)營管理或

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本文編號：1168550