随着市场化改革的深入以及对外开放的进一步扩大,我国企业面临着日趋激烈的竞争。在经济下行压力日益增强的宏观背景下,国内企业更容易陷入财务困境,出现财务危机,影响企业的正常经营。企业作为市场经济主体,若大量企业发生严重的财务危机将会影响市场经济的正常运转,同时对就业产生负面冲击,甚至产生严重的社会性影响。因此企业需要做好风险管理,增强风险控制技术,及时调整经营策略,减小发生财务危机的可能性。从现实情况来说,对企业财务危机进行合理量化与准确预测具有较强的实际意义,提前预测财务危机的发生有助于企业及早发现风险隐患,及时调整经营策略和采取必要措施以防止财务危机的实际发生,进一步地,还能避免产生连锁的负面影响。对于财务危机的预测,从最初的单变量预测模型,到现在机器学习模型的广泛应用,不同时期的学者进行了各具特色研究,提出了高效的解决方案。目前流行的企业财务危机预测方法主要是机器学习中的监督学习方法。通过对历史数据的学习,模型可以从数据中挖掘得到财务风险的特征及规律,以对企业可能面临的财务危机进行准确预测。机器学习是从历史数据中进行学习,因此数据情况对模型性能有显著的影响。从现实情况来看,发生财务危机的企业占全体企业的比例较小,由此导致的样本非平衡问题较为严重。在样本非平衡的情况下,监督学习模型倾向于学习多数类样本,更容易忽视少数类样本,基于此得到的模型对危机企业的预测能力非常差,甚至不如随机猜测。针对该问题本文采取了SMOTE-ENN方法进行优化,改进了监督学习模型,降低了非平衡性问题对监督学习模型的影响。常见的监督学习模型有逻辑回归、支持向量机和决策树等。2016年陈天奇博士提出了XGBoost模型,该模型一经提出就由于优秀的性能表现而广受欢迎,经常被用于各类人工智能项目及学习竞赛。在查阅相关文献资料后,通过模型之间的对比衡量,本文最终选择以XGBoost模型构建A股上市公司财务预警模型,并以逻辑回归等监督学习模型作为对照模型,同时结合SMOTEENN方法构建优化后的SE-XGBoost和SE-Logistic模型。本文可概括总结为五个部分。第一部分奠定了本文的写作基础,主要内容包括课题背景及写作思路等,此外本部分还回顾了国内和国外已有的研究结论,为后文的顺利写作提供了有益参考。第二部分是理论和技术基础介绍部分,本部分对上市企业财务危机预警和监督学习相关理论技术进行了简要介绍,为后文所用方法与理论做铺垫。第三部分是特征指标和样本的选择与处理,本文从多个方面选择了具有概括性和指示性的32个特征指标,同时选择了A股市场上具有代表性的企业作为样本,然后对特征指标进行了主成分分析,从32个特征指标中提取出了12个主成分因子,为后面实证做准备。第四部分是本文的实证分析部分,在进行实证分析之前,本文利用SMOTEENN等方法构建了样本分布平衡的训练集,再让模型从平衡训练集中进行学习,并用测试集检验模型预测效果,基于F1、AUC等指标对模型进行对比分析,总结实证研究结果。最后一部分对全文研究结果进行了总结,并展望了下一步研究方向。本文的创新在于针对样本非平衡问题进行了专门处理,并对比了不同处理方法对模型性能的改善程度,同时对企业财务危机发生时点之前的数据都给予了关注。出于全面性及严谨性考虑,本文还实证检验了XGBoost和对照组模型在原始训练集和优化后的训练集上的学习效果,探究了不同时间区间的数据、不同的优化方法对模型的差异性影响。研究结果表明,在财务危机发生前3年,危机企业和正常企业在偿债能力、经营能力、盈利能力等方面就已经出现了显著的差异,说明构建高效、准确的模型对企业财务危机进行预测具有较强的可操作性与实际意义。此外,本文还发现经过SMOTE-ENN和其他算法优化后的训练集训练出的模型不论是对危机企业的预测能力还是总体的预测能力都较未优化训练集训练出的模型有显著的提升,表明SMOTE-ENN等优化算法对模型性能具有较大的改善作用,并且本文还发现SMOTE-ENN是更加中性的优化算法。通过对不同时间区间样本的实证结果分析,本文发现T-1年样本预测准确率最高,T-2年样本次之,T-3年样本预测准确率最低,表明样本指标的时效性对模型预测准确率也有显著的影响,为了提高模型的预测精度,需要选择具有较高时效性的数据。