【摘 要】
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一般情况下,上市公司财务数据指标越多,预警效果越好,但由于多种因素影响,财务指标过多会导致变量间具有多重共线性。本文提出一种基于Lasso方法的Logistic回归上市公司财务
【机 构】
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吉林财经大学管理科学与信息工程学院,吉林省互联网金融重点实验室
【基金项目】
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国家社会科学基金(16BTJ020)
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一般情况下,上市公司财务数据指标越多,预警效果越好,但由于多种因素影响,财务指标过多会导致变量间具有多重共线性。本文提出一种基于Lasso方法的Logistic回归上市公司财务预警模型。首先应用Lasso法对高维数据进行变量选择,达到降低数据维度和消除变量间共线性的目的,再用Logistic回归法实现对上市公司财务状况的预警。仿真实验结果表明,本文提出的方法能够有效地消除数据的冗余性,提高预警的精确性,为企业经营者提供有效的参考意见。
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