典型文献
基于集成算法的上市公司财务困境预警模型
文献摘要：
为保证上市公司财务困境预警的准确性,结合财务指标和管理指标构建上市公司财务困境预警指标体系,提出基于集成算法的财务困境预警模型,利用SMOTE过采样技术处理非平衡数据,并采取遗传算法进行特征选择,通过对比分析多种单分类器模型与集成分类器模型在平衡数据集与非平衡数据集下的表现,选出更适用于财务困境预警指标体系的模型构建方式.结果表明:对非平衡数据集进行处理可以大幅度提高模型性能,增强上市公司对财务困境的预警能力;相比单分类器,集成分类器在上市公司财务困境预警问题上具有更好的表现.
文献关键词：
非平衡数据集;财务困境预警;管理指标;集成算法;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
陈辉远;姜慜喆;冯家兴
作者机构：
武汉理工大学 安全科学与应急管理学院,湖北 武汉430070;华中科技大学 管理学院,湖北 武汉430070
文献出处：
引用格式：
[1]陈辉远;姜慜喆;冯家兴-.基于集成算法的上市公司财务困境预警模型)[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版）,2022(03):468-477
A类：
B类：
集成算法,公司财务,财务困境预警,预警模型,财务指标,管理指标,指标构建,预警指标体系,SMOTE,过采样技术,技术处理,特征选择,单分类,集成分类器,非平衡数据集,构建方式,大幅度提高,模型性能,预警能力
AB值：
0.197612
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