基于随机森林的制造业上市公司财务预警模型研究

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1、分类号______________________________密级______________________________ＵＤＣ______________________________编号______________________________硕士学位论文基于随机森林的制造业上市公司财务预警模型研究学位申请人：黄衍学科专业：统计学指导教师：查伟雄教授答辩日期：华东交通大学2013届硕士学位论文基于随机森林的制造业上市公司财务预警模型研究经济管理学院黄衍独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进

2、行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果，也不包含为获得华东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人签名_______________日期____________关于论文使用授权的说明本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保

3、存论文。保密的论文在解密后遵守此规定，本论文无保密内容。本人签名____________导师签名__________日期___________摘要基于随机森林的制造业上市公司财务预警模型研究摘要随着市场竞争的日趋激烈，公司出现财务危机的风险也逐渐加大。对于公司的经营者、投资者、债权人等利益相关者来说，能否有效地预测财务危机是他们最为关注的问题之一。财务危机预警已有八十多年的历史，大致经历了统计分析和数据挖掘两个阶段。近年来，基于人工智能的支持向量机和人工神经网络在财务预警领域得到了广泛的应用，有效地提高了预警效率。但由于财务预警

4、问题的不平衡性，以及数据噪声和分布的复杂性等问题，使得这些方法难以达到令人满意的结果。此外，这些方法对模型的解释能力不足，使模型的可信度大大降低。鉴于此，本文引入一种组合分类算法——随机森林，该算法具有较好的噪声鲁棒性和泛化能力，且能很好地处理不平衡分类问题；同时该算法计算变量重要性的功能和提供的偏相关函数对于模型的理解有一定的帮助。本文首先回顾并总结了前人的研究成果，接着详细介绍了随机森林算法的原理和它的应用及研究现状。在此基础上本文按照数据挖掘项目流程对制造业上市公司的财务预警问题进行研究，大致分为数据准备和模型构建与评估两

5、个阶段。在数据准备阶段讨论了样本和指标的选取原则，通过描述性的统计分析探索数据的分布，并对指标异常值进行了归约；接着利用随机森林产生的相似度矩阵诊断数据中的异常样本并予以剔除，然后利用随机森林对每个指标进行重要性评估，筛选出对财务预警模型贡献最大的指标组合，并将该组合与传统指标筛选方法得到的指标组合进行比较，实验证明随机森林筛选出来的最优指标组合更有利于模型性能的提高。在模型构建与评估阶段，首先介绍了随机森林两大参数的优选方法，接着就随机森林的容噪性进行了数据实验，结果证明了其良好的噪声鲁棒性；然后针对财务预警问题的不平衡性，介

6、绍了基于数据层面的过采样和欠采样方法与基于算法层面的平衡随机森林和投票阈值调整随机森林，实验比较表明基于投票阈值调整的随机森林表现最优；接着引入误判成本函数，比较了随机森林、支持向量机、BP神经网络三类模型的性能，实验结果表明随机森林的误判成本最低；最后利用偏相关函数对基于随机森林的制造业上市公司财务预警模型进行解释，并给出一个危机预警区间，为企业的利益相关者提供参考。关键词：财务预警，随机森林，指标筛选，异常样本诊断，投票阈值IAbstractRESEARCHONFINANCIALEARLY-WARNINGMODELOFMAN

7、UFACTURINGLISTEDCOMPANIESBASEDONRANDOMFORESTSABSTRACTWiththeincreasingmarketcompetition,theriskofcompanyfinancialcrisisisalsograduallyincreasing.Formanagers,investors,creditorsandotherstakeholdersofacompany,itisoneofthebiggestconcernsofthemwhetherfinancialdistresscan

8、beeffectivelypredicted.Financialearly-warninghasahistoryofmorethan80years,roughlyundergoingtwostages:statisticanalysisanddatamining