基于lasso方法的企业财务困境预测

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1、网络出版时间：2016-12-0916:17:15网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/42.1009.C.20161209.1617.049.htmlDOI:10.13546/j.cnki.tjyjc.2016.23.046企业管理基于LASSO方法的企业财务困境预测杨青龙，田晓春，胡佩媛（中南财经政法大学统计与数学学院，武汉430073）摘要：文章综合考虑企业的财务和非财务因素，利用LASSO方法对企业财务困境预测指标进行筛选，然后使用决策树、随机森林、SVM、最近邻法这四种数据挖掘方法，以及常见的logistic模型，分别建立企业财务困境预测模

2、型。结果表明：不能忽视非财务因素在企业财务困境预测中的作用；并非所有数据挖掘方法都优于常用的logistic模型；LASSO方法能在降维的同时保证企业财务困境预测的准确性，实现模型的精简。关键词：财务困境预测；LASSO；变量选择中图分类号：F270.5文献标识码：A文章编号：1002-6487（2016）23-0170-04进一步筛选预测指标。另外，我们知道判别分析法只能用0引言于自变量全部为数量变量的情形，而本文的预测指标还包括一些分类变量，因此本文最后选择最常用的logistic模准确地预测企业财务困境，有助于保护投资者、债权型，以及决策树、随机森林、SVM、KNN等数据挖掘方法建人

3、，以及企业其它利益相关者的利益，也有助于经营者防立预测模型，通过对比指标筛选前后的均方误差和预测准范企业陷于财务困境，更有助于政府监管部门对企业质量确度来选择最符合国情的企业财务困境预测模型。和证券市场进行有效监控。因此无论是学术研究还是实际应用中，关于企业财务困境预测的研究一直受到广泛的1理论介绍关注。近些年来，国内许多学者对企业财务困境预测问题进1.1LASSO基本思想行了探讨，但是进行实证分析的文献不多。本文将综合考Tibshirani(1996)在Frank(1993)的桥回归（BridgeRe-虑影响企业财务困境的财务和非财务因素，利用在大规模gression）和Bireman(

4、1995)的非负绞除法（Non-negative数据变量模型中具有良好的变量选择性质的LASSO方法Garrote）基础上，提出了一种新的变量选择方法，即LASSO基金项目：国家自然科学基金资助项目（11301545）作者简介：杨青龙（1981—），男，河南南阳人，博士，副教授，研究方向：金融统计。田晓春（1991—），女，福建三明人，硕士研究生，研究方向：金融统计。论，并借助蒙特卡罗模拟数值解法重新探究了R&D项目参考文献：的价值评估问题，研究结论归纳为：[1]BroschR.Portfolio-aspectsinRealOptionsManagement[J].PlantCellRep

5、orts,2001,15(12).（1）由于R&D投资项目是阶段性投资，同时具有多个[2]LongstaffFA,SchwartsES.ValuingAmericanOptionsbySimula⁃投资时点，因此复合实物期权更适合分析其价值结构和估tion:ASimpleLeast-SquaresApproach[J].TheReviewofFinancial值计算问题。Studies,2001,14(1).（2）虽然实物期权理论来源于金融期权，但其传统金[3]CassimonD,EngelenPJ,YordanovV.CompoundRealOptionValua⁃融解析方法不再适用于实

6、物期权求解，数值解法会更先进tionWithPhase-SpecificVolatility:AMulti-phaseMobilePayments方便，通过借助MATLAB等模拟软件，可以得出较准确的CaseStudy[J].Technovation,2010(31).结果。[4]ParkC,KangJM,MinB.CompoundRealOptionsIncorporatedWitha（3）在实证分析中，对波动率和跳跃因子的参数估计StochasticApproachforEvaluatinganUncertaintyinPetroleumEx⁃做了详细的分析，结果得出，对于风险性较大，

7、投资阶段ploration[J].EnergySources,2013,PartB:Economics,Planning,andPol⁃性特征明显的R&D项目，运用复合实物期权思想，并采icy,8(3).[5]RichardL.,ShockleyJr.ARealOptioninaJetEngineMaintenance用解析方法，可以得出更灵活、更贴合真实价值的评估结Contract[J].JournalofApplie