基于機器學習構建的公司財務預警系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、風險無處不在。由資金問題引發(fā)的我國民營企業(yè)破產案例經常發(fā)生。企業(yè)陷入財務危機將給企業(yè)的生存發(fā)展帶來致命的打擊。因此，構建一個有效的財務風險預警系統(tǒng)對企業(yè)的財務風險進行預警非常有必要。
　　在構建財務危機預警特征方面，本文從公司發(fā)展能力、現金支付、管理能力、償還債務能力、資本構成、盈利能力等六個方面進行預警特征的初步選取，并利用顯著性檢驗、信息增益法、相關性檢驗、主成分分析等方法對財務預警特征進行科學地篩選和提取。
　　在構建

2、財務危機預警模型方面，針對財務正常與財務不正常的正負類樣本集的不平衡問題，本文引入了半監(jiān)督學習機制，并構建了基于改進的KNN-SVM的集成學習預警模型。實驗顯示，本文采用的基于改進的KNN-SVM的集成學習預警模型具有良好的預警性能。
　　本文的創(chuàng)新如下:一是依據財務預警指標理論、顯著性檢驗、信息增益法相關性檢驗、主成分分析等方法對財務危機預警指標特征進行了科學地初選、篩選、提取。二是引入半監(jiān)督學習機制，增加少數類分類知識，使模型

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