【摘 要】
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财务风险大小直接影响投资者以及债权人的利益，识别公司财务风险状况有利于及时掌握企业运营情况，有利于整个资本市场健康有序发展。基于此，选取连续两年内因为财务问题被列为ST公司和与之相类似的正常公司总共162家公司为样本，采用财务分析方法，选取包含反映企业偿债能力、营运能力、盈利能力和增长能力在内的22个财务指标，运用机器学习中的XGBoost算法判断企业财务风险状况。XGBoost算法对企业是否具有
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财务风险大小直接影响投资者以及债权人的利益，识别公司财务风险状况有利于及时掌握企业运营情况，有利于整个资本市场健康有序发展。基于此，选取连续两年内因为财务问题被列为ST公司和与之相类似的正常公司总共162家公司为样本，采用财务分析方法，选取包含反映企业偿债能力、营运能力、盈利能力和增长能力在内的22个财务指标，运用机器学习中的XGBoost算法判断企业财务风险状况。XGBoost算法对企业是否具有财务风险的识别准确率较高，最高可达94.45%。
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