典型文献
基于改进K-means聚类算法的上市公司信用风险评估研究
文献摘要：
针对上市公司信用风险评估问题进行研究.选取的50家上市公司2020年的财务数据,首先应用因子分析法筛选出能有效反映上市公司财务状况的指标,构建了信用风险评估指标体系,然后建立了基于密度和权重改进的K-means聚类模型对上市公司的信用风险进行评估,按照信用风险等级将上市公司分为三类:高风险、中风险和低风险,再将改进后的K-means聚类模型和传统K-means聚类模型进行比较分析.研究结果显示:改进的K-means聚类信用风险评估模型提高了估计精度,对上市公司的信用风险评估更合理,其中高风险有25家、中风险24家、低风险1家.
文献关键词：
上市公司;风险评估;K-means聚类;因子分析
中图分类号：
作者姓名：
赵衡;彭铃;李云飞
作者机构：
西华师范大学数学与信息学院,四川 南充 637009
文献出处：
引用格式：
[1]赵衡;彭铃;李云飞-.基于改进K-means聚类算法的上市公司信用风险评估研究)[J].内江师范学院学报,2022(12):77-83
A类：
B类：
means,聚类算法,公司信用,信用风险评估,评估研究,财务数据,因子分析法,公司财务,财务状况,风险评估指标,评估指标体系,基于密度,聚类模型,风险等级,低风险,风险评估模型,估计精度,更合
AB值：
0.253334
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