【摘 要】
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文章利用四种不同的分类模型Logltic模型、决策树模型、BP神经网络以及随机森林对2015年创业板与主板 上市公司差异性财务数据进行了识别.研究发现不同的识别方法,识别结果有
【机 构】
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上海对外经贸大学统计与信息学院,上海对外经贸大学会计学院
【基金项目】
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国家级大学生创新训练计划项目“创业板与主板上市公司财务数据比较研究”(项目编号:201710273023)的资助
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文章利用四种不同的分类模型Logltic模型、决策树模型、BP神经网络以及随机森林对2015年创业板与主板 上市公司差异性财务数据进行了识别.研究发现不同的识别方法,识别结果有一定差异,在识别差异性数据的此类问题上, 随机森林具有一定的优势.随机森林识别出的两板差异性数据主要有速动比率、流动比率、应收账款周转率等.
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