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基于聚类分析的惩罚约束财务风险预警模型

2020-01-21分类号:F275;F832.51

【作者】王小燕  姚佳含  
【部门】湖南大学金融与统计学院  中国人民银行沈阳分行  
【摘要】影响上市公司财务状况的指标众多,如何识别重要的指标建立财务危机预警模型至关重要。文章基于Logistic回归提出聚类Group Bridge模型,首先基于聚类分析根据财务指标相关性进行分组,再利用Group Bridge方法选择重要的风险指标。模拟分析显示,新模型在识别显著风险指标和分类预测方面都表现优良,对比不考虑相关性的LASSO与ENet模型,新模型的优势随着指标的相关性增强而更加明显。在A股市场上市公司的实证分析中,新模型表现出了良好的分类效果和稳健性。
【关键词】分组变量选择  财务危机  聚类分析  财务风险预警
【基金】国家自然科学基金青年项目(71601076);; 教育部人文社会科学研究青年项目(16YJCZH104);; 湖南省哲学社会科学基金资助项目(15YBA085)
【所属期刊栏目】统计与决策
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