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基于聚類分析的懲罰約束財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型

發(fā)布時間:2024-05-08 20:05
  影響上市公司財務(wù)狀況的指標(biāo)眾多,如何識別重要的指標(biāo)建立財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型至關(guān)重要。文章基于Logistic回歸提出聚類Group Bridge模型,首先基于聚類分析根據(jù)財務(wù)指標(biāo)相關(guān)性進(jìn)行分組,再利用Group Bridge方法選擇重要的風(fēng)險指標(biāo)。模擬分析顯示,新模型在識別顯著風(fēng)險指標(biāo)和分類預(yù)測方面都表現(xiàn)優(yōu)良,對比不考慮相關(guān)性的LASSO與ENet模型,新模型的優(yōu)勢隨著指標(biāo)的相關(guān)性增強(qiáng)而更加明顯。在A股市場上市公司的實證分析中,新模型表現(xiàn)出了良好的分類效果和穩(wěn)健性。

【文章頁數(shù)】:4 頁


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