摘要：财务危机预警是被国内外学者广泛关注的研究课题,不仅具有较高的学术价值也具有很大的应用价值。经济一体化的趋势下,我国资本市场的发展,上市公司的财务质量受到关注。财务预警模型的建立可以为企业管理者及其利益者的参考依据,对于企业预防和化解财务危机,提高危机预警管理的。财务预警模型研究多多元统计分析方法或机器学习方法。财务预警指标变量维度高且性大,包含了冗余信息,不利于建模分析,所以通常变量选择(或称模型选择)。一般方法独立于模型的训练变量选择,统计学习理论的正则化技术,在求解预警模型参数的同时,可以使对模型响应变量影响较小的变量系数变为0,稀疏预警模型,提高模型的解释性和预测精度。对上市公司的财务困境实证分析,研究样本为2007—2009年首次被ST的公司的和相同年份的财务正常公司。对初选的27个财务指标性分析,T-3年、T-2年和T-1年存在性差异的指标数量分别是16个、22个和24个,然后利用这些指标数据,在MATLAB平台上分别建立T-3年、T-2年和T-1年基于L1范数的logistic回归上市公司财务危机预警模型,在损失函数中选择合适的惩罚参数,在保证可以较好预测准确率(分别为71.43%、82.86%和94.29%)的同时的三个稀疏logistic回归模型,其指标数量分别为5个、8个和6个,对模型的指标和模型自动变量选择输出的指标分别性分析,系数矩阵模型保留的指标间不具备较强性。为检验利用L1正则化方法的稀疏logistic回归模型的性,又利用了相同的财务数据建立了logistic回归模型和L2正则化的logistic回归模型,并将这三种模型的预测效果及精度比较,结果L1正则化的logistic回归模型在较高预测精度的同时可以的变量选择,提高了模型的可解释性。关键词：财务预警论文L1正则化论文logistic回归论文变量选择论文
摘要4-5
ABSTRACT5-8
主要符号8-9
章 绪论9-15
1.1 选题背景及9-10
1.1.1 选题背景9
1.1.2 选题9-10
1.2 研究内容10-14
1.2.1 研究思路11-13
1.2.2 技术路线13-14
1.3 创新点14
1.4 小结14-15
章 财务危机预警理论基础15-24
2.1 企业财务危机内涵15-18
2.1.1 财务危机的界定15-17
2.1.2 财务危机的特点及表现形式17-18
2.2 企业财务预警理论及模型18-23
2.2.1 财务危机预警18-19
2.2.2 国内外财务预警模型综述19-22
2.2.3 财务预警模型指标选择方法22-23
2.3 小结23-24
章 L1 正则化logistic回归模型24-30
3.1 最小二乘回归模型24-25
3.2 岭回归方法25
3.3 LASSO方法25-27
3.4 L1 正则化logistic回归27-29
3.5 正则化方法的应用29
3.6 小结29-30
章 L1 正则化logistic回归模型的实证分析30-44
4.1 研究期间及样本的确定30-32
4.1.1 研究样本的选取30
4.1.2 样本的确定30-31
4.1.3 样本数据的选择31-32
4.2 财务指标体系的构建32-36
4.2.1 财务指标初选32-34
4.2.2 财务指标的性检验34-36
4.3 模型实证分析结果36-43
4.3.1 L1 正则化logistic回归模型应用分析37-38
4.3.2 其他方法的比较38-39
4.3.3 实验结果类比分析39-43
4.4 小结43-44
第五章 总结44-46
5.1 主要工作回顾44-45
5.2 论文展望45-46
参考文献46-48
附录A 财务危机和财务正常公司样本48-52
附录B T-3 年财务指标的性检验52-53
附录C 财务指标的性检验53-54
个人简历 在读期间发表的学术论文54-55
致谢55
价值也具有很大的应用价值。经济一体化的趋势下,我国资本市场的发展,上市公司的财务质量受到关注。财务预警模型的建立可以为企业管理者及其利益者的参考依据,对于企业预防和化解财务危机,提高危机预警管理的。财务预警模型研究多多元统计分析方法或机器学习方法。财务预警指标变量维度高且性大,包含了冗余信息,不利于建模分 WWw.808so.com 808论文查重
L1正则化logistic回归在财务预警模型中应用
更新时间：2024-03-10
作者：用户投稿
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