【摘 要】
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作为一种有监督学习算法,逻辑回归(Logistic Regression,LR)已广泛应用于财务危机建模分析,但其潜在地存在过拟合问题。鉴此,提出一种基于平滑削边绝对偏离(Smoothly Clipped
【机 构】
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华东交通大学信息工程学院,西安财经学院信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目《高维数据非负稀疏特征抽取及聚类算法研究》(61065003);教育部人文社会科学研究规划基金项目《融合变量选择的上市公司财务预警模型研究》(10YJC630379);江西省自然科学基金项目《文本聚类中非负稀疏特征抽取算法研究》(2010GZS0034)
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作为一种有监督学习算法,逻辑回归(Logistic Regression,LR)已广泛应用于财务危机建模分析,但其潜在地存在过拟合问题。鉴此,提出一种基于平滑削边绝对偏离(Smoothly Clipped Absolute Deviation,SCAD)惩罚逻辑回归的财务预警模型。该模型不仅能很好地解决模型过拟合问题,而且还可以同时实现变量选择和模型系数估计,并提高了模型的解释性。结合沪深股市A股制造业上市公司的财务数据进行实证研究,同时对比一般的L1正则化和L2正则化逻辑回归模型的预警效果进行实证分析,实验结果表明:SCAD惩罚逻辑回归模型具有较好的分类效果和较强的经济解释能力。
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