發(fā)布時(shí)間：2017-11-10 22:10

  本文關(guān)鍵詞：不平衡數(shù)據(jù)的企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型研究

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【摘要】：在股票市場(chǎng)中,由于被評(píng)為"ST"的公司數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于普通的公司,所以用于訓(xùn)練財(cái)務(wù)預(yù)警模型的數(shù)據(jù)有著嚴(yán)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(yīng)用加權(quán)L1正則化支持向量機(jī)(w-L1SVM)構(gòu)建一個(gè)可以處理不平衡數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型:一方面,w-L1SVM通過(guò)對(duì)兩類樣本的損失函數(shù)進(jìn)行加權(quán)處理,有效地解決了樣本不平衡性帶來(lái)的預(yù)測(cè)精度問(wèn)題;另一方面,w-L1SVM通過(guò)引入LASSO罰,使得模型在訓(xùn)練的過(guò)程中可以直接進(jìn)行特征選擇。通過(guò)數(shù)值模擬,本文驗(yàn)證了w-L1SVM在非平衡數(shù)據(jù)分類問(wèn)題中的預(yù)測(cè)和特征選擇表現(xiàn)。在實(shí)證研究中,本文針對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)機(jī)械、設(shè)備、儀表板塊中的上市公司構(gòu)建了一個(gè)基于w-L1SVM的財(cái)務(wù)預(yù)警模型,結(jié)果顯示基于w-L1SVM的財(cái)務(wù)預(yù)警模型可以有效選擇重要的財(cái)務(wù)指標(biāo)并預(yù)測(cè)被評(píng)為"ST"的公司,并且其預(yù)測(cè)效果顯著優(yōu)于非加權(quán)的傳統(tǒng)模型,這充分說(shuō)明了w-L1SVM在財(cái)務(wù)預(yù)警問(wèn)題中的適用性。
【作者單位】： 中國(guó)人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究中心;中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院;美國(guó)耶魯大學(xué)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(71301162) 國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金(13CTJ001)的階段性研究成果
【分類號(hào)】：F275
【正文快照】： 0引言隨著量化金融研究的興起,企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警研究越來(lái)越受到理論與應(yīng)用研究者重視。企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警(財(cái)務(wù)失敗預(yù)警)廣義指利用企業(yè)的報(bào)表信息、經(jīng)營(yíng)計(jì)劃等財(cái)會(huì)數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)未來(lái)經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)研究的過(guò)程w。其目的是幫助經(jīng)營(yíng)者或投資者了解企業(yè)的潛在風(fēng)險(xiǎn),以便及時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)管理或

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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2 張燕;杜紅樂(lè);李楠;;基于密度均衡的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)[J];微型電腦應(yīng)用;2016年08期

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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3 劉遵雄;黃志強(qiáng);孫清;張恒;;SCAD懲罰邏輯回歸的財(cái)務(wù)預(yù)警模型[J];統(tǒng)計(jì)與信息論壇;2012年12期

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5 張波;方國(guó)斌;;高維面板數(shù)據(jù)降維與變量選擇方法研究[J];統(tǒng)計(jì)與信息論壇;2012年06期

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7 王丹;;國(guó)內(nèi)外財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究文獻(xiàn)綜述[J];合作經(jīng)濟(jì)與科技;2012年01期

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【相似文獻(xiàn)】

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4 吳曙霞;淺談企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型[J];技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究;2005年02期

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

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2 杜軍;徐建;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型研究[A];第七屆（2012）中國(guó)管理學(xué)年會(huì)會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)分會(huì)場(chǎng)論文集（選編）[C];2012年

3 田青;王寶帥;;基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型的比較研究[A];第十二屆中國(guó)管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

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6 張根明;向曉驥;王殊偉;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警研究[A];第八屆中國(guó)管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2006年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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5 尹慧萍;區(qū)分度概念下動(dòng)態(tài)財(cái)務(wù)預(yù)警模型的實(shí)證研究[D];太原理工大學(xué);2016年

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8 代陳陳;基于EVA的上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警研究[D];天津財(cái)經(jīng)大學(xué);2014年

9 朱濤;我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型研究[D];西南林業(yè)大學(xué);2015年

10 龐維宏;我國(guó)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型實(shí)證研究[D];復(fù)旦大學(xué);2008年

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本文編號(hào)：1168550