Hybrid-随机森林财务危机预警模型研究

作     者：张俊涵 ZHANG Jun-han

作者机构：上海工程技术大学数理与统计学院上海201620 

出 版 物：《软件导刊》 (Software Guide)

年 卷 期：2021年第20卷第6期

页      面：125-129页

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：随机森林 Hybrid Shuffle Embedd 财务预警 

摘      要：为提高财务危机预警模型的判断准确率,将随机森林算法与Shuffle、Embedd、Hybrid等3种特征选择算法相结合构建模型。分别使用69家ST企业和69家正常企业进行1∶1配对实验,与利用决策树算法、逻辑回归算法构建的预警模型对比,以得到一个优良的财务危机预警模型。实验结果表明,随机森林与Hybrid相结合构建的模型效果最好,优于决策树模型与逻辑回归模型,正例命中率为91.18%,正例覆盖率为83.78%,整体正确率为86.96%,AUC为0.9291。基于随机森林与Hybrid算法构建的模型相对于传统的分析模型判别率有较大提升,能够帮助投资者及企业管理者更好地判断企业财务状况。