【摘 要】
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对企业潜在的财务风险进行提前预警,是企业风险管理领域的研究热点。然而,以往的研究大多侧重于改进预警模型,在选取预警指标方面研究较少。与传统的财务指标相比,EVA指标更注重测算资金的机会成本,有助于全面衡量公司价值的增减状况和抵御风险的能力高低。本文以CSMAR数据库提供的2241家制造业上市公司的数据为例,选定了42个财务和非财务指标构建指标体系。并引入4个EVA指标对相关指标进行调整,依据SHA
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对企业潜在的财务风险进行提前预警,是企业风险管理领域的研究热点。然而,以往的研究大多侧重于改进预警模型,在选取预警指标方面研究较少。与传统的财务指标相比,EVA指标更注重测算资金的机会成本,有助于全面衡量公司价值的增减状况和抵御风险的能力高低。本文以CSMAR数据库提供的2241家制造业上市公司的数据为例,选定了42个财务和非财务指标构建指标体系。并引入4个EVA指标对相关指标进行调整,依据SHAP解释法分析引入EVA指标对XGBoost财务困境预警模型预测结果的影响程度和方向。结果表明:引入EVA指标有助于提升模型的预测效果,并且EVA指标的取值越大,模型越倾向于将样本识别为好样本;此外,基于XGBoost算法的模型在Accuracy、AUC值、K-S值、Kappa值等评估指标上均优于基于Logistic回归算法的模型。
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