正则化机器学习算法及其财务预警应用研究

《正则化机器学习算法及其财务预警应用研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、主要符号说明主要符号说明n训练样本公司数目；m样本公司的维数；x第i个训练样本公司的指标变量值；iy第i个训练样本公司的类别值；iX所有训练样本公司的财务数据；y所有训练样本公司的类别值；w财务指标系数；(

2、)xw第i个训练样本公司被判为危机公司的概率；i正则化参数；aSCAD惩罚参数；障碍参数；收敛条件；bSVM的分类面参数；C惩罚参数；K(,xx)核函数；ijq非广延熵指数；q-均值；q2q-方差；qln()xq-对数函数；qxeq-指数函数；qpx(;,)q-高斯密度函数；qq,核参数

3、；qs截断参数；Tt()截断hinge损失；sd循环差异值。I万方数据第一章绪论第一章绪论1.1研究背景及意义随着世界经济全球化和信息化不断进行，以及我国市场经济的不断发展和经济体制改革的不断深入，企业面临的经济环境变得更为复杂，并且企业之间的竞争也变得更为激烈。在如此的情况之下，企业正面临着更多的机遇，同时也面临着更多的风险。财务危机就是众多风险中的一种，它与企业自身财务状况等许多方面密切相关。如果财务危机比较严重，那将很有可能导致企业破产。引起企业发生危机的因素有许多，例如：世界的经济形式、国家的经济政策、

4、企业的管理制度、企业领导层的管理水平、企业员工的素质等。对于大多数企业来说，财务危机的发生并不是一个突变的过程，而是一个渐变的过程，因此它的发生具有先兆性，也就可以对企业是否会陷入危机进行预测。财务危机预警作为一种诊断企业是否会陷入财务危机的工具，其灵敏度的高低直接关系到预警模型的好坏，高的灵敏度有利于预防、化解和避免财务危机的发生。预警建模通常是应用一定的数学模型，对反应企业财务状况、非财务状况等数据进行研究和分析，最终构建出较优的危机预报模型。寻找合理有效的预警模型一直都是财务危机预报研究方面的一个热点问题

5、。随着学者们对财务危机预警方面的不断研究，发现机器学习（MachineLearning）算法适用于财务危机预警的建模，并且还发现利用其构建的模型[1-6]具有较好的预报性能。然而，对机器学习算法的进一步深入研究，发现一般的机器学习算法在构建模型时会出现一些问题，如模型的过拟合、模型的稀疏表示能力不够强[7-9][10]等，进而提出了正则化机器学习算法。正则化机器学习算法就是将统计学习理论[11]（StatisticalLearningTheory）中的正则化技术引入到机器学习算法中，其可以很好地部分解决上述问题

6、。当前对正则化机器学习算法研究一般是在“损失+惩罚”的正则化框架下进行的，因此正则化机器学习算法的优化问题就包含机器学习算法的损失函数和惩罚函数两个部分。不同的算法对应着不同的损失函数，其中较为常见的有hinge损失函数、logistic[12]损失函数、平方误差损失函数、指数损失函数等。正则化机器学习算法研究的一个核心问题就是惩罚函数的选取。许多相关研究表明一个好的惩罚函数应该同时满足以下三[13]个特性：无偏性（Unbiasedness）、稀疏性（Sparsity）和连续性（Continuity）。常见的惩

7、罚函数包括L1惩罚、L2惩罚、弹性网络（ElasticNet）惩罚、Lq惩罚、硬阈值（HardThresholding）惩罚、平滑削边绝对偏离（SmoothlyClippedAbsoluteDeviation，SCAD）[12-16]惩罚、对数惩罚、Zhang惩罚等函数。各种不同的损失函数和惩罚函数相结合，可以构造出不同的算法，也即得到不同财务危机预警模型。合理有效的预警模型可对企业发生危机与否进行及时准确的预报，无论是对于企业1万方数据第一章绪论管理者、债权人和投资者，还是对于政府监管部门都具有十分重要的现实

8、意义。对于管理者，其可以根据预警结果及时调整企业的经营策略，改善企业的财务状况，避免财务危机的发生；对于债权人，其可以根据预警结果及时做出明智、准确的决策；对于投资者，其可以根据预警结果适当调整自己的投资，使自己的投资利益最大化；对于国家监管部门，其可以根据预警结果有效的评估企业的财务和经营状况，从而更好地对企业进行监督和管理，以及适当调整国家政策。不仅如此，本课题的研究还具有十分重要的理论意义。本课题的研究有助于财务危机等相关理论的丰富和完善，同时对正则化机器学习理论的发展有一定的作用。1.2财务预警建模方法

9、综述财务危机预警建模是一个涉及企业管理、金融和机器学习等诸多领域的交叉性研究课题，它可以归结为模式识别、数据挖掘等领域的分类或回归问题。为了对企业的财务状况进行有效预报，许多建模方法被相继提出，但大致可分为传统统计方法和人工智能方法。下面简单概括了上述两类方法的国内外研究现状。1.2.1传统统计方法传统统计方法主要有单变量分析（UnivariateAnalysis）、多元判别分析（Mu