基于XGBoost的上市企业财务违约预测研究

• 作者: 李亚琼 王行
• 来源期刊: 经济数学
• 学科: 数学
• 关键词: 情感词典 XGBoost 财务违约 特征重要性 敏感性分析
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 应用数学
• 页码范围: 195-201
• 页数: 7页
• 分类号: O213
• 语种: 中文

摘要

公司年度报告中的管理层讨论与分析部分是企业信息披露的重要组成.构建表面情感语调STONE和隐含违约倾向IPD两个文本特征指标对年报中管理层讨论与分析的定性文本数据进行量化,并提出了一种基于XGBoost的上市公司财务违约预测模型,该方法对上市公司财务违约实现了较好的预测效果.根据特征重要性排序对特征与财务违约之间的关系进行挖掘,进一步利用敏感性分析验证了表面情感语调和隐含违约倾向指标的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李亚琼		16	122	7.0	10.0
2	王行		1	0	0.0	0.0