集成機器學(xué)習(xí)模型在不平衡樣本財務(wù)預(yù)警中的應(yīng)用
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>571 K
標(biāo)簽： 財務(wù)預(yù)警預(yù)測 集成機器學(xué)習(xí) 不平衡采樣技術(shù)
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文檔介紹：基于上交所主板市場A股企業(yè)的財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)來預(yù)測企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險,，樣本數(shù)據(jù)包括1 227家正常上市企業(yè)和42家被財務(wù)預(yù)警的企業(yè),，數(shù)據(jù)嚴重不平衡,，通過重采樣技術(shù)解決了分類器在不平衡樣本中失效的問題，運用Bagging思想的集成機器學(xué)習(xí)對預(yù)測模型進行提升與優(yōu)化,。正確挑選出有財務(wù)危機企業(yè)的概率最高達到92.86%,在此基礎(chǔ)上,，樣本的整體準(zhǔn)確率在經(jīng)過模型的集成之后提高了5.4%。集成模型提高了對上市企業(yè)的財務(wù)預(yù)警能力,，能為企業(yè)的正常經(jīng)營和投資者的安全投資提供一定的借鑒,。
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