10.3969/j.issn.1007-1660.2017.02.007
基于误判代价加权的Logistic财务预警模型研究
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%.
数理经济学、财务预警模型、加权Logistic回归、不平衡数据
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F061.5(经济学分支科学)
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
2017-07-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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