【摘 要】
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本文将NaiveBayes模型引入到贵州省制造业绩效评价的分类中,收集2014~2017年贵州省制造业529份经审计无保留意见财务报表数据,结合国家年度公布的《国家企业绩效评价标准值》
【机 构】
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贵州民族大学数据科学与信息工程学院,贵州交通职业技术学院
【基金项目】
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贵州省教育厅高等学校人文社会科学研究项目资助项目名称:大数据背景下贵州省制造业绩效评价研究(编号:2019dxs027)
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本文将NaiveBayes模型引入到贵州省制造业绩效评价的分类中,收集2014~2017年贵州省制造业529份经审计无保留意见财务报表数据,结合国家年度公布的《国家企业绩效评价标准值》,分别对盈利能力、营运能力、偿债能力三个方面财务能力下的绩效因子进行分段量化。通过财务报表科目构造一系列的变量,建立企业绩效评价的财务能力分类模型,探索制造业的绩效评价内容与财务报表其他科目之间的关系。在Accuracy和AUC评价准则下,通过模型训练和实证分析结果表明NaiveBayes模型的表现优于logistic回归模
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