【摘 要】
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针对财务危机预警研究中样本集的不平衡现象,提出了一种基于混合策略的模型构建方法。基本思想是结合数据层面的预处理和算法层面的集成学习,为财务危机预警提供有效的建模方
【机 构】
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金陵科技学院信息技术学院,江苏省信息分析工程实验室
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针对财务危机预警研究中样本集的不平衡现象,提出了一种基于混合策略的模型构建方法。基本思想是结合数据层面的预处理和算法层面的集成学习,为财务危机预警提供有效的建模方案。首先使用SMOTE算法对财务危机公司重采样,有效避免了传统财务危机预警研究中样本配对挑选造成的信息严重丢失;再使用Bagging-C4.5算法对样本数据训练,在保证模型总预测率的基础上,大幅提高了财务危机样本的预测准确率。实验结果表明：该方法预测效果良好,在此领域有一定的实践意义。
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