基于Adaboost強分類器的財務預警模型

作者：劉一丁,徐靜

摘要：作為預判和規避風險的財務工具,企業財務預警系統可以有效避免潛在風險給企業帶來的損失。公司財務預警系統以企業的各項財務變量為輸入值,以風險結果為輸出值。同時,企業財務預警系統也可以預測公司財務狀況和發展趨勢,具有針對性、時效性和預測性等優點。針對企業財務預警系統模型復雜和精準率低的缺陷,提出了基于Adaboost強分類器的財務預警模型。實驗選取1350組企業財務數據進行分類。實驗結果顯示,相較于與BP神經網絡的弱分類器,基于Adaboost強分類器的財務預警模型具有更高的分類準確率。

發文機構：北京聯合大學

關鍵詞：ADABOOST算法人工神經網絡財務預警

分類號： F275[經濟管理—企業管理]