基于LASSO方法的企业财务困境预测
2016-12-09分类号:F275
【部门】中南财经政法大学统计与数学学院
【摘要】文章综合考虑企业的财务和非财务因素,利用LASSO方法对企业财务困境预测指标进行筛选,然后使用决策树、随机森林、SVM、最近邻法这四种数据挖掘方法,以及常见的logistic模型,分别建立企业财务困境预测模型。结果表明:不能忽视非财务因素在企业财务困境预测中的作用;并非所有数据挖掘方法都优于常用的logistic模型;LASSO方法能在降维的同时保证企业财务困境预测的准确性,实现模型的精简。
【关键词】财务困境预测 LASSO 变量选择
【基金】国家自然科学基金资助项目(11301545)
【所属期刊栏目】统计与决策
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