基于误判代价加权的Logistic财务预警模型研究

摘要：

1:1样本配比的财务预警模型的系数和概率估计是有偏的,全市场公司的样本数据又高度不平衡.为克服两类样本不平衡给预警模型带来的影响,引入公司误判代价分析,以ST公司误判代价为权重,通过最小化加权的对数似然损失函数,建立误判代价加权的Logistic回归财务预警模型.实证结果表明,误判代价加权的Logistic回归模型具有较好的预警效果,2007年的训练样本上正常公司和ST公司的识别率为89.43%和93.33%,2008年测试样本上两类公司的识别率分别为:92.1%和95.83%.

关键词：数理经济学、财务预警模型、加权Logistic回归、不平衡数据

所属期刊栏目：34

分类号：F061.5(经济学分支科学)

资助基金：广东金融学院创新强校工程金融数据挖掘和量化投资创新团队项目20170305

在线出版日期：2017-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：37-42