王响
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：广东金融学院肇庆校区更多>>
- 相关领域：经济管理更多>>
- 财务预警模型中的样本配比分析及其对策研究被引量：1
- 2014年
- 上市公司财务预警模型受到不同配对比例的下采样影响较大,2007—2008年上市公司财务数据的分析结果表明:配对比例过高,ST公司的识别率太低;配对比例过低,模型识别结果变异太大,结果不可靠;而现代统计学中针对不平衡数据的统计方法 SMOTO方法和Bagging算法均能较好地克服样本比例不均衡的影响,上述数据的实证研究结果显示:基于上述两种方法的财务预警模型在测试集上对正常公司和ST公司都取得了较好的稳定识别率。
- 何胜美方茂扬王响
- 关键词：财务预警BAGGING算法
- 基于误判代价加权的Logistic财务预警模型研究
- 2017年
- 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%.
- 何胜美方茂扬王响
- 关键词：数理经济学财务预警模型不平衡数据
