【摘 要】
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为了有效避免公司出现重大经济风险,提出了一种基于组合分类方法的公司财务危机预警模型。该模型先是选取具有代表性的财务指标并进行归一化处理,之后采用K-近邻法(KNN)和支
【机 构】
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福建商学院财务与会计学院,福建商学院信息工程学院,北京理工大学计算机学院
【基金项目】
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广西创新驱动发展专项(科技重大专项)(桂科AA17204006),福建省引导性项目(2018H0028)
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为了有效避免公司出现重大经济风险,提出了一种基于组合分类方法的公司财务危机预警模型。该模型先是选取具有代表性的财务指标并进行归一化处理,之后采用K-近邻法(KNN)和支持向量机(SVM)的组合分类方法来完成财务危机预警,解决了单一算法识别速度较慢的问题,提高了算法的预警效率。此外,还采用最近邻的权重分配来提高预警算法的准确性。测试结果表明,与单一算法的预警模型相比,KNN-SVM预警模型在多个评估指标上均表现出良好的预警结果。
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