【摘 要】
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在过去的几十年里,中国作为世界第二大经济体,一直是学者和分析人士评估内部和外部金融冲击的焦点。企业财务困境便一直是重要关注点。因为在危机和灾难性事件之后,公司是此
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在过去的几十年里,中国作为世界第二大经济体,一直是学者和分析人士评估内部和外部金融冲击的焦点。企业财务困境便一直是重要关注点。因为在危机和灾难性事件之后,公司是此经济体中受影响较深的机构之一,它们也会因此不得不退出市场。本文比较了六种机器学习模式的性能,阐释1998-2016年期间中国沪深两市上市公司退市与否的二分类问题。本文样本包括2,863家公司,在分析中,它们被分成了训练、验证和测试三类数据集(50/25/25),用于对各个模型进行有效性的评估。相应地,本文比较了决策树(DT)、提升方法、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、逻辑回归和人工神经网络(ANN)等模型。本文使用前向逐步筛选法对国泰安数据库(CSMAR)财务报表中的偿付能力、比率结构、收益能力分析、工业经济部门、经营能力、现金流和增长率等44个财务比率指标进行变量选择。最终,本文选择了适合模型的24个财务指标,从而减少预测误差,并使得结果更为可靠。实证结果表明,随机森林和提升方法能提供最佳的预测性能,这两个方法的分类误差最小,并在AUC(ROC曲线)和召回率-准确率曲线的评估测量中表现出色。此外,本文应用了优于其他模型的随机森林,对变量的相对重要性进行分析。由此分析得出,对于预测中国企业退出的最重要的三个财务指标是ROA(资产收益率)、EBITDA/总负债和营业净利润率。
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