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摘要:
在我国,债券发行人中财务危机企业数量远小于财务健康企业,样本的非平衡性导致一般的财务预警模型在训练时对财务危机企业的特征挖掘不足、预警精度低.利用"聚类Bagging"集成方法,将样本数量较多的财务健康企业样本分成多组,将多组财务健康样本与财务危机样本进行两两配对,形成两类样本大致平衡的多个训练子集.在多个训练子集上分别构建决策树模型作为基学习器,使得决策树基学习器可以大致同等地学习健康样本与危机样本的特征.利用基学习器在测试集上的预测精度AUC值作为权重,对决策树基学习器进行加权,得到决策树集成模型,作为最终的财务预警模型.以制造业债券发行企业为样本,实证对比发现基于决策树集成的财务预警模型精度更高,说明本模型能够在总体预警正确率较高的前提下提高对财务危机企业的正确识别率.
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文献信息
篇名 基于决策树集成的债券发行企业财务预警研究
来源期刊 财会月刊 学科 经济
关键词 财务预警 决策树集成 AUC 预警指标体系 债券发行
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 财务研究
研究方向 页码范围 45-50
页数 6页 分类号 F830
字数 7531字 语种 中文
DOI 10.19641/j.cnki.42-1290/f.2020.06.007
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 宋宇 13 104 3.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
财务预警
决策树集成
AUC
预警指标体系
债券发行
研究起点
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期刊影响力
财会月刊
半月刊
1004-0994
42-1290/F
大16开
湖北省武汉市汉口西马路2号
38-2
1980
chi
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11671
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