摘要
选择适当的指标并构建科学、合理的财务预警模型,可以有效地促进企业财务风险管理的完善。除广泛使用的每股指标、盈利能力指标、收益质量指标、现金流量指标、资本结构指标、偿债能力指标和营运能力指标等财务指标外,文章又新增了企业基本信息、股东持股比例、企业人员的薪资和学历构成、收入成本构成、往来款构成和审计意见类别等非财务指标,以2009—2021年我国A股上市公司数据为样本,将逐步回归与Logistic回归相结合,对上市公司财务预警模型进行重构。结果显示,未经过逐步回归法过滤的模型预测精确度为75%,而利用逐步回归法构建财务预警模型总体预测准确率达到81%,整体预测精度提升了6%,该模型具有较高的判别能力。
出处
《商业会计》
2023年第10期64-68,共5页
Commercial Accounting
基金
2022年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“大数据背景下基于机器学习算法的上市公司财务风险识别研究”(项目编号:2022KY1303)。
