【摘 要】
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在投资时,企业的财务危机往往是一个让股价崩盘的关键点,企业的财务危机不仅仅是一个典型的二分类问题,结合预警机制,可以将其划归为一个多分类问题。由于传统的财务指标变量间的相关性存在重叠,亟需一种具有较高精度的分类模型来对企业的财务危机进行识别和预测以避免投资损失。本方案选取2010年至2019年特定的汽车行业数据,使用KPCA核主成分分析对传统的财务指标进行特征提取,并引入SMOTE过采样方法将样本
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在投资时,企业的财务危机往往是一个让股价崩盘的关键点,企业的财务危机不仅仅是一个典型的二分类问题,结合预警机制,可以将其划归为一个多分类问题。由于传统的财务指标变量间的相关性存在重叠,亟需一种具有较高精度的分类模型来对企业的财务危机进行识别和预测以避免投资损失。本方案选取2010年至2019年特定的汽车行业数据,使用KPCA核主成分分析对传统的财务指标进行特征提取,并引入SMOTE过采样方法将样本数据的平衡性进行修正,最后依靠主流的XGBoost算法进行建模。研究表明:经过KPCA和SMOTE算法进行处理后的数据在输入到XGBoost中后,与其他主流算法相比有较高的识别能力,总体准确率达到93.75%,AUC值达到0.87,是非常不错的企业财务风险识别模型算法。同时研究发现,在使用KPCA进行特征提取时,需要关注该方法的利弊,仅仅使用KPCA和XGBoost进行结合建模的方法会比其余的效果更差。
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