【摘 要】
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复杂的国际贸易环境下,上市公司往往面临着巨大财务管理风险,建立有效的财务管理风险评估模型,对于企业发展和相关利益方进行决策,监管和投资都有着重要意义.基于此,本文首先结合企业财务和非财务方面指标,构建了财务管理风险预警评估指标体系,然后运用多种机器学习模型进行风险预测,并使用交叉验证对各模型的准确率和稳定性进行评估,最后通过最优模型解释机制筛选出重要影响指标.实证结果表明:XGBoost集成学习模型综合评估结果最优,对于该模型输出的各指标影响程度,本文通过使用WOE-IV信息量佐证了其合理性.
【机 构】
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新疆大学经济与管理学院,新疆 乌鲁木齐 830000
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复杂的国际贸易环境下,上市公司往往面临着巨大财务管理风险,建立有效的财务管理风险评估模型,对于企业发展和相关利益方进行决策,监管和投资都有着重要意义.基于此,本文首先结合企业财务和非财务方面指标,构建了财务管理风险预警评估指标体系,然后运用多种机器学习模型进行风险预测,并使用交叉验证对各模型的准确率和稳定性进行评估,最后通过最优模型解释机制筛选出重要影响指标.实证结果表明:XGBoost集成学习模型综合评估结果最优,对于该模型输出的各指标影响程度,本文通过使用WOE-IV信息量佐证了其合理性.
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