基于管理层净语调与SMOTE的上市公司信用风险评估

选取2016—2018年制造业上市企业作为研究样本,将管理层净语调与传统财务比率结合,采用逻辑斯蒂回归、支持向量机、随机森林构建风险预警模型,对净语调添加前后模型效力进行实证检验,并针对配对样本丢失部分样本信息以及结论适用性不足的缺陷,采用SMOTE过采样解决样本不平衡问题,探究各不平衡度下SMOTE效果。结果表明,添加管理层净语调后模型预测效力有所提高,且SMOTE样本预测效果优于配对样本。