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系统性风险与企业财务危机预警——基于前沿机器学习的新视角
文献摘要：
本文采用Logit回归模型以及随机森林模型、梯度提升模型等前沿机器学习方法,深入考察系统性风险指标对我国企业财务危机的预测能力.结果表明,系统性风险对中下游企业的财务危机具有显著的预测能力,而基于因子分析构建的系统性风险指标,结合随机森林模型可取得更好的预测效果.本文进一步区分财务危机的不同成因并发现,基于随机森林模型和Logit回归模型的预测框架能够对我国大多数财务危机事件进行有效预警.在此基础上,本文对我国上市企业监管提出相关建议,从而为完善金融风险处置机制提供一定参考.
文献关键词：
财务危机;系统性风险;机器学习;部分依赖图;风险防范
中图分类号：
作者姓名：
杨子晖;张平淼;林师涵
作者机构：
中山大学岭南学院,广东广州 510275;中山大学高级金融研究院,广东广州 510275;中山大学高级金融研究院
文献出处：
引用格式：
[1]杨子晖;张平淼;林师涵-.系统性风险与企业财务危机预警——基于前沿机器学习的新视角)[J].金融研究,2022(08):152-170
A类：
B类：
系统性风险,企业财务危机,财务危机预警,Logit,随机森林模型,梯度提升,机器学习方法,风险指标,我国企业,预测能力,中下游,机具,可取,不同成因,危机事件,上市企业,企业监管,金融风险处置,处置机制,部分依赖图
AB值：
0.296861
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