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| 集成机器学习模型在不平衡样本财务预警中的应用 | |
| 作者姓名： | 张露 刘家鹏 江敏祺 |
| 作者单位： | 中国计量大学经济与管理学院,浙江杭州310018;上海财经大学信息管理与工程学院,上海200000 |
| 摘 要： | 基于上交所主板市场A股企业的财务指标数据来预测企业的财务风险,样本数据包括1 227家正常上市企业和42家被财务预警的企业,数据严重不平衡,通过重采样技术解决了分类器在不平衡样本中失效的问题,运用Bagging思想的集成机器学习对预测模型进行提升与优化.正确挑选出有财务危机企业的概率最高达到92.86％,在此基础上,样... |
| 关 键 词： | 财务预警预测 集成机器学习 不平衡采样技术 |
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