基于随机森林对创业板上市公司财务风险的研究

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1、＇＇■？ｙ．－－，．户＿ｒ．＂，－，５＾．ｒ密级诗；１０１７３分类号学校编码一￣‘，４８ＵＤＣ、：２０１３１００４学号一杂ｉｔ资Ａ＃硕：ｔ学位论文基于随机森林对创业板上市公司财务风险的研究Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎ化ｅＦｉｎａｎｃｉａｌＲｉｓｋｏｆ化６ＧＥＭＬｉｓｔｉｎｇＣｏｒｐｏｒａ讨ｏｎＢａｓｅｄｏｎＲ泣ｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ杨俊芬＞？．指导教肺括名＝金隹割教授一统计学级学科名赖；：统计学二级学科名務论女答辩时间；２０１５年１０月摘

2、要２００８年的金融危机席卷了全球，对世界各国的经济产生了不同程度的冲击，一定范围内仍在持续和蔓延一一而且其影响在。财务风险作为种信号传递，在定程度上客观全面地反映了企化经营的好坏。中小企业在当今的市场数量上占绝对优势，是经济快速増长的关键力量，也是提供就业的重要渠道，是兼具活。跃性和发展前景的公司类型然而，它们的规模往往都比较小，在市场激烈的竞争中因受到各方面的制约筹资很困难，所Ｗ很容易破产，它们面临着比那些大规模企业更大的财务风险。我国于２０峭年１０月２３日在深圳交易所推出创一一业板，初衷是为中小规模企业提供个新的融资平台，在定程度上减

3、轻了它们融资的负担。但这些中小规模的企业还面临着很多的问题，例如根基弱、所处的竞争日渐激烈的市场环境，上市之后处于成长期，它们的经营能力相对来，。，说比较差状况不稳定，所Ｗ它们肯定面临着更大的财务风险因此如何对企业的财务风险状况进行客观合理地评价和预测，加强对财务风险的掉制，对于保证创业板市场健康稳定的发展是十分必要的。目前对财务风险评价的指巧体系服务的对象大都是在主板市场上市的公司，却并不适用于高成长、商科技、高风险高收益的创业板上市公司。因此，根据我国创业板市场发展的实际情况，建立适用于创业板上市公司的财务风险的评价体系，，能够客

4、观给公司利益相关者提供关于财务风险的信息进而针对性的做出决策，除此么外，还可帮助监管者制定实施有效的监营措施。一本文创新点主要体现在两个方面；方面是在对财务风险公司和财务正常＂＂公司两类的划分标准上，并不是传统的公司名称前是否挂有ＳＴ字样来划分的一；另方面则体现在随机森林算法对不平衡数据分类问题的应用上。本文Ｗ２０１４年底在深市创业板上市的所有公司在财务方面的数据为切入点。通过对国内外财务风险评价及预测研究的回顾及创业板上市公司和财务风险的相关埋论的简单介绍，根据指标体系的构建原则，选取了２２个财务指标对创业板上市公司的财务状况进行研巧

5、；之后对数据进行筛选和整理，运用Ｒ软件删除无效数据，选择出有效的数据样本，最终得到有效的样本公司３９７家；最后利用随机森林算法对样本公司的财务状况进行研巧。文章通过对过滤法和随机森林算法对特征选择的分析，可得出下面两个Ｉ结论：首先，如果要用随机森林方法对数据进行建模，那么就不需要对数据进一行过多的处理；其次，使用选择出来的特征子集构建的模型性能不定优于原始指标集所构建的模型，应该通过比较选取出性能更佳的指标集作为模型的输入变量。文章利用随机森林算法处理了本文中的不平衡数据分类的问题，并衡レ量了对噪声的容忍度，结果显示：可ッ通过随机森林

6、方法处理不平衡数据的分１！可＾＞？类问题；随机森林方法构建的模型＾容忍比较高的噪声，所１随机森林算法非常适合对上市公司财务风险方面进行研究。本文通过对创业板上市公司财务状况的研究和分析，提出了三点建议；首先，创业板上市公司应该建立对财务风险评价和预测的文化，公；其次司应该重点关注在盈利能力和成长能力两方面的提升，这点可１＾通过文章中选择出来的Ｈ个特征子集可看出来，对于监管机构，使用该模型分析公司经营；最后的质量，则可提供给市场参与者更多的信息。一：＿本文的研究也存在着些不足之处在所选取的上市公司中，制造业占公司的总数超过了７０％，表明

7、在行业上严重的失衡，而文章中未考虑到公司行业一的差异性，；作为机器学习方法之的随机森林分类算法Ｗ决策树作为其元分一些其他的分类算法引入到对公司财务风险的硏究中类器，例，还可考虑将－如Ｋ近邻、支持向量机、神经网络等组合分类算法，并将这几种分类器算法构＾，１建模型的性能和适用性进行比较所１＾组合分类的算法也是将来值得重点研巧的一个方向。关键词：随机森林算法，创业板上市公司，财务风险ＩＩＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｆｉｎａｎｃｉａｌｃｒｉｓｉｓｉｎ２００８ｈａｓｓｗｅｐｔｔｈｅｗｏｒｌｄａｎｄｈａ