| 集成机器学习模型在不平衡样本财务预警中的应用 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：571 K | |
| 標(biāo)簽： 财务预警预测 集成机器学习 不平衡采样技术 | |
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| 文檔介紹：基于上交所主板市场A股企业的财务指标数据来预测企业的财务风险，样本数据包括1 227家正常上市企业和42家被财务预警的企业，数据严重不平衡，通过重采样技术解决了分类器在不平衡样本中失效的问题，运用Bagging思想的集成机器学习对预测模型进行提升与优化。正确挑选出有财务危机企业的概率最高达到92.86%,在此基础上，样本的整体准确率在经过模型的集成之后提高了5.4%。集成模型提高了对上市企业的财务预警能力，能为企业的正常经营和投资者的安全投资提供一定的借鉴。 | |
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