基于XGBoost的企业倒闭风险预测

摘要：

企业经营风险预测对于判断企业的经营状况,指导企业的进一步行为具有实际意义.然而,对于大量的小微型企业来说,一般很难获得这些企业的真实财务信息,也缺乏全面的信用信息供参考.文章以企业主体在多方面留下的行为足迹信息构建训练集,基于不同的足迹行为数据分别使用eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)算法构建预测模型,并使用线性加权融合多个模型,以企业在未来两年是否会退出市场为目标变量进行预测.结果表明,在现有数据的基础上,该模型可以有效预测企业的经营风险,相比于传统的方法,精度更高.

关键词：企业风险、XGBoost、模型融合

所属期刊栏目：15

在线出版日期：2018-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：102-104