改进判别分析模型及其在上市公司财务风险预警问题中的应用
作者机构：吉林财经大学统计学院
出 版 物：《数理统计与管理》 (Journal of Applied Statistics and Management)
年 卷 期：2024年
核心收录：
学科分类：120202[管理学-企业管理（含：财务管理、市场营销、人力资源管理）] 12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1202[管理学-工商管理] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）]
基 金：国家自然科学基金面上项目(72371115) 吉林省自然科学基金项目(20230101184JC) 国家社科基金面上项目(18BTJ028)
摘 要：本文结合经济学背景提出了一种新的考虑指标间数据逻辑的判别分析模型。这一模型不仅克服了支持向量机模型非线性目标函数的缺陷，同时完善了传统判别分析模型中对规模收益、指标性质、指标交互与投入产出比考虑不足的缺陷。基于中国A股非金融上市公司财务比率数据为基础的实例分析结果表明该模型比传统模型具有更高的判别精度和可解释性更强的关键指标选取结果。我们发现通过模型参数与约束条件的灵活调整可实现更为复杂约束背景下的判别，表明该模型的普遍推广价值。
同方期刊数据库