1、管理科学与工程专业优秀论文 上市公司财务困境预测中分类器集成方法的应用研究关键词：上市公司 财务困境预测 分类器集成 信用风险 集成学习摘要：财务困境预测是信用风险领域的一个重要研究方向。在中国资本市场日益发达的今天，企业财务状况的判断和财务困境的预测有着重要的意义。 财务困境预测是通过对企业在过去或目前所发布的一系列信息，来预测其陷入财务困境的可能性。主流的方法是对企业公开对外发布的会计报表中的指标进行分析，应用科学的预测方法，预测其陷入财务困境的可能性。本文研究的目的是在研究一般财务困境预测方法的基础上，进一步应用新的机器学习方法分类器集成方法来处理财务困境预测问题。 文章首先系统地分析了
2、财务困境预测问题。提出了对财务困境新的定义。对目前常用的主流的预测模型进行了详细的介绍，并简单评价了它们在财务困境预测研究中的适用性。接着对集成学习理论和在实践中的应用进行了详细介绍，分析了集成学习的特点，且根据这些特点，提出将其应用于财务困境预测。最后构造了基于 ADABOOST 算法的四种分类器集成学习模型。且利用中国上市公司公布的财务数据，对所构造的模型进行了系统的实证研究。 实证过程中发现，分类器集成方法在应用于财务困境预测中时，可以改善单个的不稳定分类器的预测能力，对单个稳定分类器预测能力没有改善作用，对多个稳定分类器的预测能力有较大提高，在 t-2 年预测期，可以使样本识别正确率达
3、到 90，ROC-area 指标达到 0.9。实证结果显示，分类器集成方法应用与财务困境预测问题有一定的合理性和优越性。正文内容财务困境预测是信用风险领域的一个重要研究方向。在中国资本市场日益发达的今天，企业财务状况的判断和财务困境的预测有着重要的意义。 财务困境预测是通过对企业在过去或目前所发布的一系列信息，来预测其陷入财务困境的可能性。主流的方法是对企业公开对外发布的会计报表中的指标进行分析，应用科学的预测方法，预测其陷入财务困境的可能性。本文研究的目的是在研究一般财务困境预测方法的基础上，进一步应用新的机器学习方法分类器集成方法来处理财务困境预测问题。 文章首先系统地分析了财务困境预测问
4、题。提出了对财务困境新的定义。对目前常用的主流的预测模型进行了详细的介绍，并简单评价了它们在财务困境预测研究中的适用性。接着对集成学习理论和在实践中的应用进行了详细介绍，分析了集成学习的特点，且根据这些特点，提出将其应用于财务困境预测。最后构造了基于 ADABOOST 算法的四种分类器集成学习模型。且利用中国上市公司公布的财务数据，对所构造的模型进行了系统的实证研究。 实证过程中发现，分类器集成方法在应用于财务困境预测中时，可以改善单个的不稳定分类器的预测能力，对单个稳定分类器预测能力没有改善作用，对多个稳定分类器的预测能力有较大提高，在 t-2 年预测期，可以使样本识别正确率达到 90，RO
5、C-area 指标达到 0.9。实证结果显示，分类器集成方法应用与财务困境预测问题有一定的合理性和优越性。财务困境预测是信用风险领域的一个重要研究方向。在中国资本市场日益发达的今天，企业财务状况的判断和财务困境的预测有着重要的意义。 财务困境预测是通过对企业在过去或目前所发布的一系列信息，来预测其陷入财务困境的可能性。主流的方法是对企业公开对外发布的会计报表中的指标进行分析，应用科学的预测方法，预测其陷入财务困境的可能性。本文研究的目的是在研究一般财务困境预测方法的基础上，进一步应用新的机器学习方法分类器集成方法来处理财务困境预测问题。 文章首先系统地分析了财务困境预测问题。提出了对财务困境新
6、的定义。对目前常用的主流的预测模型进行了详细的介绍，并简单评价了它们在财务困境预测研究中的适用性。接着对集成学习理论和在实践中的应用进行了详细介绍，分析了集成学习的特点，且根据这些特点，提出将其应用于财务困境预测。最后构造了基于 ADABOOST 算法的四种分类器集成学习模型。且利用中国上市公司公布的财务数据，对所构造的模型进行了系统的实证研究。 实证过程中发现，分类器集成方法在应用于财务困境预测中时，可以改善单个的不稳定分类器的预测能力，对单个稳定分类器预测能力没有改善作用，对多个稳定分类器的预测能力有较大提高，在 t-2 年预测期，可以使样本识别正确率达到 90，ROC-area 指标达到
7、 0.9。实证结果显示，分类器集成方法应用与财务困境预测问题有一定的合理性和优越性。财务困境预测是信用风险领域的一个重要研究方向。在中国资本市场日益发达的今天，企业财务状况的判断和财务困境的预测有着重要的意义。 财务困境预测是通过对企业在过去或目前所发布的一系列信息，来预测其陷入财务困境的可能性。主流的方法是对企业公开对外发布的会计报表中的指标进行分析，应用科学的预测方法，预测其陷入财务困境的可能性。本文研究的目的是在研究一般财务困境预测方法的基础上，进一步应用新的机器学习方法分类器集成方法来处理财务困境预测问题。 文章首先系统地分析了财务困境预测问题。提出了对财务困境新的定义。对目前常用的主
8、流的预测模型进行了详细的介绍，并简单评价了它们在财务困境预测研究中的适用性。接着对集成学习理论和在实践中的应用进行了详细介绍，分析了集成学习的特点，且根据这些特点，提出将其应用于财务困境预测。最后构造了基于 ADABOOST 算法的四种分类器集成学习模型。且利用中国上市公司公布的财务数据，对所构造的模型进行了系统的实证研究。 实证过程中发现，分类器集成方法在应用于财务困境预测中时，可以改善单个的不稳定分类器的预测能力，对单个稳定分类器预测能力没有改善作用，对多个稳定分类器的预测能力有较大提高，在 t-2 年预测期，可以使样本识别正确率达到 90，ROC-area 指标达到 0.9。实证结果显示
9、，分类器集成方法应用与财务困境预测问题有一定的合理性和优越性。财务困境预测是信用风险领域的一个重要研究方向。在中国资本市场日益发达的今天，企业财务状况的判断和财务困境的预测有着重要的意义。 财务困境预测是通过对企业在过去或目前所发布的一系列信息，来预测其陷入财务困境的可能性。主流的方法是对企业公开对外发布的会计报表中的指标进行分析，应用科学的预测方法，预测其陷入财务困境的可能性。本文研究的目的是在研究一般财务困境预测方法的基础上，进一步应用新的机器学习方法分类器集成方法来处理财务困境预测问题。 文章首先系统地分析了财务困境预测问题。提出了对财务困境新的定义。对目前常用的主流的预测模型进行了详细
10、的介绍，并简单评价了它们在财务困境预测研究中的适用性。接着对集成学习理论和在实践中的应用进行了详细介绍，分析了集成学习的特点，且根据这些特点，提出将其应用于财务困境预测。最后构造了基于 ADABOOST 算法的四种分类器集成学习模型。且利用中国上市公司公布的财务数据，对所构造的模型进行了系统的实证研究。 实证过程中发现，分类器集成方法在应用于财务困境预测中时，可以改善单个的不稳定分类器的预测能力，对单个稳定分类器预测能力没有改善作用，对多个稳定分类器的预测能力有较大提高，在 t-2 年预测期，可以使样本识别正确率达到 90，ROC-area 指标达到 0.9。实证结果显示，分类器集成方法应用与
11、财务困境预测问题有一定的合理性和优越性。财务困境预测是信用风险领域的一个重要研究方向。在中国资本市场日益发达的今天，企业财务状况的判断和财务困境的预测有着重要的意义。 财务困境预测是通过对企业在过去或目前所发布的一系列信息，来预测其陷入财务困境的可能性。主流的方法是对企业公开对外发布的会计报表中的指标进行分析，应用科学的预测方法，预测其陷入财务困境的可能性。本文研究的目的是在研究一般财务困境预测方法的基础上，进一步应用新的机器学习方法分类器集成方法来处理财务困境预测问题。 文章首先系统地分析了财务困境预测问题。提出了对财务困境新的定义。对目前常用的主流的预测模型进行了详细的介绍，并简单评价了它
12、们在财务困境预测研究中的适用性。接着对集成学习理论和在实践中的应用进行了详细介绍，分析了集成学习的特点，且根据这些特点，提出将其应用于财务困境预测。最后构造了基于 ADABOOST 算法的四种分类器集成学习模型。且利用中国上市公司公布的财务数据，对所构造的模型进行了系统的实证研究。 实证过程中发现，分类器集成方法在应用于财务困境预测中时，可以改善单个的不稳定分类器的预测能力，对单个稳定分类器预测能力没有改善作用，对多个稳定分类器的预测能力有较大提高，在 t-2 年预测期，可以使样本识别正确率达到 90，ROC-area 指标达到 0.9。实证结果显示，分类器集成方法应用与财务困境预测问题有一定
13、的合理性和优越性。财务困境预测是信用风险领域的一个重要研究方向。在中国资本市场日益发达的今天，企业财务状况的判断和财务困境的预测有着重要的意义。 财务困境预测是通过对企业在过去或目前所发布的一系列信息，来预测其陷入财务困境的可能性。主流的方法是对企业公开对外发布的会计报表中的指标进行分析，应用科学的预测方法，预测其陷入财务困境的可能性。本文研究的目的是在研究一般财务困境预测方法的基础上，进一步应用新的机器学习方法分类器集成方法来处理财务困境预测问题。 文章首先系统地分析了财务困境预测问题。提出了对财务困境新的定义。对目前常用的主流的预测模型进行了详细的介绍，并简单评价了它们在财务困境预测研究中
14、的适用性。接着对集成学习理论和在实践中的应用进行了详细介绍，分析了集成学习的特点，且根据这些特点，提出将其应用于财务困境预测。最后构造了基于 ADABOOST 算法的四种分类器集成学习模型。且利用中国上市公司公布的财务数据，对所构造的模型进行了系统的实证研究。 实证过程中发现，分类器集成方法在应用于财务困境预测中时，可以改善单个的不稳定分类器的预测能力，对单个稳定分类器预测能力没有改善作用，对多个稳定分类器的预测能力有较大提高，在 t-2 年预测期，可以使样本识别正确率达到 90，ROC-area 指标达到 0.9。实证结果显示，分类器集成方法应用与财务困境预测问题有一定的合理性和优越性。财务
15、困境预测是信用风险领域的一个重要研究方向。在中国资本市场日益发达的今天，企业财务状况的判断和财务困境的预测有着重要的意义。 财务困境预测是通过对企业在过去或目前所发布的一系列信息，来预测其陷入财务困境的可能性。主流的方法是对企业公开对外发布的会计报表中的指标进行分析，应用科学的预测方法，预测其陷入财务困境的可能性。本文研究的目的是在研究一般财务困境预测方法的基础上，进一步应用新的机器学习方法分类器集成方法来处理财务困境预测问题。 文章首先系统地分析了财务困境预测问题。提出了对财务困境新的定义。对目前常用的主流的预测模型进行了详细的介绍，并简单评价了它们在财务困境预测研究中的适用性。接着对集成学
16、习理论和在实践中的应用进行了详细介绍，分析了集成学习的特点，且根据这些特点，提出将其应用于财务困境预测。最后构造了基于 ADABOOST 算法的四种分类器集成学习模型。且利用中国上市公司公布的财务数据，对所构造的模型进行了系统的实证研究。 实证过程中发现，分类器集成方法在应用于财务困境预测中时，可以改善单个的不稳定分类器的预测能力，对单个稳定分类器预测能力没有改善作用，对多个稳定分类器的预测能力有较大提高，在 t-2 年预测期，可以使样本识别正确率达到 90，ROC-area 指标达到 0.9。实证结果显示，分类器集成方法应用与财务困境预测问题有一定的合理性和优越性。财务困境预测是信用风险领域
17、的一个重要研究方向。在中国资本市场日益发达的今天，企业财务状况的判断和财务困境的预测有着重要的意义。 财务困境预测是通过对企业在过去或目前所发布的一系列信息，来预测其陷入财务困境的可能性。主流的方法是对企业公开对外发布的会计报表中的指标进行分析，应用科学的预测方法，预测其陷入财务困境的可能性。本文研究的目的是在研究一般财务困境预测方法的基础上，进一步应用新的机器学习方法分类器集成方法来处理财务困境预测问题。 文章首先系统地分析了财务困境预测问题。提出了对财务困境新的定义。对目前常用的主流的预测模型进行了详细的介绍，并简单评价了它们在财务困境预测研究中的适用性。接着对集成学习理论和在实践中的应用
18、进行了详细介绍，分析了集成学习的特点，且根据这些特点，提出将其应用于财务困境预测。最后构造了基于 ADABOOST 算法的四种分类器集成学习模型。且利用中国上市公司公布的财务数据，对所构造的模型进行了系统的实证研究。 实证过程中发现，分类器集成方法在应用于财务困境预测中时，可以改善单个的不稳定分类器的预测能力，对单个稳定分类器预测能力没有改善作用，对多个稳定分类器的预测能力有较大提高，在 t-2 年预测期，可以使样本识别正确率达到 90，ROC-area 指标达到 0.9。实证结果显示，分类器集成方法应用与财务困境预测问题有一定的合理性和优越性。财务困境预测是信用风险领域的一个重要研究方向。在
19、中国资本市场日益发达的今天，企业财务状况的判断和财务困境的预测有着重要的意义。 财务困境预测是通过对企业在过去或目前所发布的一系列信息，来预测其陷入财务困境的可能性。主流的方法是对企业公开对外发布的会计报表中的指标进行分析，应用科学的预测方法，预测其陷入财务困境的可能性。本文研究的目的是在研究一般财务困境预测方法的基础上，进一步应用新的机器学习方法分类器集成方法来处理财务困境预测问题。 文章首先系统地分析了财务困境预测问题。提出了对财务困境新的定义。对目前常用的主流的预测模型进行了详细的介绍，并简单评价了它们在财务困境预测研究中的适用性。接着对集成学习理论和在实践中的应用进行了详细介绍，分析了
20、集成学习的特点，且根据这些特点，提出将其应用于财务困境预测。最后构造了基于 ADABOOST 算法的四种分类器集成学习模型。且利用中国上市公司公布的财务数据，对所构造的模型进行了系统的实证研究。 实证过程中发现，分类器集成方法在应用于财务困境预测中时，可以改善单个的不稳定分类器的预测能力，对单个稳定分类器预测能力没有改善作用，对多个稳定分类器的预测能力有较大提高，在 t-2 年预测期，可以使样本识别正确率达到 90，ROC-area 指标达到 0.9。实证结果显示，分类器集成方法应用与财务困境预测问题有一定的合理性和优越性。财务困境预测是信用风险领域的一个重要研究方向。在中国资本市场日益发达的
21、今天，企业财务状况的判断和财务困境的预测有着重要的意义。 财务困境预测是通过对企业在过去或目前所发布的一系列信息，来预测其陷入财务困境的可能性。主流的方法是对企业公开对外发布的会计报表中的指标进行分析，应用科学的预测方法，预测其陷入财务困境的可能性。本文研究的目的是在研究一般财务困境预测方法的基础上，进一步应用新的机器学习方法分类器集成方法来处理财务困境预测问题。 文章首先系统地分析了财务困境预测问题。提出了对财务困境新的定义。对目前常用的主流的预测模型进行了详细的介绍，并简单评价了它们在财务困境预测研究中的适用性。接着对集成学习理论和在实践中的应用进行了详细介绍，分析了集成学习的特点，且根据
22、这些特点，提出将其应用于财务困境预测。最后构造了基于 ADABOOST 算法的四种分类器集成学习模型。且利用中国上市公司公布的财务数据，对所构造的模型进行了系统的实证研究。 实证过程中发现，分类器集成方法在应用于财务困境预测中时，可以改善单个的不稳定分类器的预测能力，对单个稳定分类器预测能力没有改善作用，对多个稳定分类器的预测能力有较大提高，在 t-2 年预测期，可以使样本识别正确率达到 90，ROC-area 指标达到 0.9。实证结果显示，分类器集成方法应用与财务困境预测问题有一定的合理性和优越性。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请
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