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基于非平衡大数据的公司破产评估模型研究
1
作者
李田雨
高煌婷
翟亚琪
《财经理论与实践》
北大核心
2025年第2期43-50,共8页
大数据环境下,应用机器学习数据挖掘分析技术对波兰破产及未破产公司的财务数据进行建模训练和测试验证,其中包括多层感知器中的SMOTE、SMOTE-Borderline1和BMS不平衡算法。横向对比发现SMOTE、SMOTE-Borderline1、BMS算法有效提升了F1-...
大数据环境下,应用机器学习数据挖掘分析技术对波兰破产及未破产公司的财务数据进行建模训练和测试验证,其中包括多层感知器中的SMOTE、SMOTE-Borderline1和BMS不平衡算法。横向对比发现SMOTE、SMOTE-Borderline1、BMS算法有效提升了F1-Score,证明了多层感知器算法在公司破产评估领域内处理非平衡类别数据手段的有效性。纵向对比表明在不同的预测时间跨度上,MLP模型和公司财务数据的分类器模型效果具有显著差异。最后,使用卡方检验筛选出公司短期负债、资金结构和经营利润等较为重要的财务指标。
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关键词
机器学习
多层感知器算法
破产评估模型
MLP
模型
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职称材料
题名
基于非平衡大数据的公司破产评估模型研究
1
作者
李田雨
高煌婷
翟亚琪
机构
湖北大学商学院
武汉理工大学管理学院
出处
《财经理论与实践》
北大核心
2025年第2期43-50,共8页
基金
湖北省高等学校哲学社会科学研究重大项目(23ZD179)。
文摘
大数据环境下,应用机器学习数据挖掘分析技术对波兰破产及未破产公司的财务数据进行建模训练和测试验证,其中包括多层感知器中的SMOTE、SMOTE-Borderline1和BMS不平衡算法。横向对比发现SMOTE、SMOTE-Borderline1、BMS算法有效提升了F1-Score,证明了多层感知器算法在公司破产评估领域内处理非平衡类别数据手段的有效性。纵向对比表明在不同的预测时间跨度上,MLP模型和公司财务数据的分类器模型效果具有显著差异。最后,使用卡方检验筛选出公司短期负债、资金结构和经营利润等较为重要的财务指标。
关键词
机器学习
多层感知器算法
破产评估模型
MLP
模型
Keywords
machine learning
multi-layer perceptron algorithm
bankruptcy evaluation model
MLP model
分类号
F271 [经济管理—企业管理]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于非平衡大数据的公司破产评估模型研究
李田雨
高煌婷
翟亚琪
《财经理论与实践》
北大核心
2025
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