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企业业绩“爆雷”预警系统构建探讨
被引量：
1
1
作者
王慧
《财会通讯》
北大核心
2021年第8期123-126,130,共5页
文章选择2010-2018年创业板上市公司作为研究对象,从财务指标、治理结构指标和高管行为指标三方面选择因素,通过Logistic回归模型和SVM模型构建业绩"爆雷"预警系统。分析得出越低的财务绩效、内部控制质量和更高的高管股票减...
文章选择2010-2018年创业板上市公司作为研究对象,从财务指标、治理结构指标和高管行为指标三方面选择因素,通过Logistic回归模型和SVM模型构建业绩"爆雷"预警系统。分析得出越低的财务绩效、内部控制质量和更高的高管股票减持、在职消费会加剧业绩"爆雷"可能性。滞后一期的Logistics回归模型的预测准确率为83.7%,SVM模型的预测准确率为87.9%,且在预报"爆雷"准确率上高于Logistic模型24个百分点,说明SVM模型预测更加精确。因此,在实践中投资者可以使用SVM模型来预测上市公司的业绩"爆雷",以降低投资风险。
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关键词
业绩“爆雷”预警
LOGISTIC模型
SVM模型
预测准确率
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职称材料
题名
企业业绩“爆雷”预警系统构建探讨
被引量：
1
1
作者
王慧
机构
广州工程技术职业学院
出处
《财会通讯》
北大核心
2021年第8期123-126,130,共5页
基金
2016年广州市教育局市属高校科研项目“基于信息化的高校教科研经费预算绩效评价体系创新研究”(项目编号:1201620581)阶段性研究成果。
文摘
文章选择2010-2018年创业板上市公司作为研究对象,从财务指标、治理结构指标和高管行为指标三方面选择因素,通过Logistic回归模型和SVM模型构建业绩"爆雷"预警系统。分析得出越低的财务绩效、内部控制质量和更高的高管股票减持、在职消费会加剧业绩"爆雷"可能性。滞后一期的Logistics回归模型的预测准确率为83.7%,SVM模型的预测准确率为87.9%,且在预报"爆雷"准确率上高于Logistic模型24个百分点,说明SVM模型预测更加精确。因此,在实践中投资者可以使用SVM模型来预测上市公司的业绩"爆雷",以降低投资风险。
关键词
业绩“爆雷”预警
LOGISTIC模型
SVM模型
预测准确率
分类号
F275 [经济管理—企业管理]
F832.51 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
企业业绩“爆雷”预警系统构建探讨
王慧
《财会通讯》
北大核心
2021
1
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