| 集成機(jī)器學(xué)習(xí)模型在不平衡樣本財(cái)務(wù)預(yù)警中的應(yīng)用 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：571 K | |
| 標(biāo)簽： 財(cái)務(wù)預(yù)警預(yù)測 集成機(jī)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(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)來預(yù)測企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，樣本數(shù)據(jù)包括1 227家正常上市企業(yè)和42家被財(cái)務(wù)預(yù)警的企業(yè)，數(shù)據(jù)嚴(yán)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(yùn)用Bagging思想的集成機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)預(yù)測模型進(jìn)行提升與優(yōu)化。正確挑選出有財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)的概率最高達(dá)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(duì)上市企業(yè)的財(cái)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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