基于改进K-means聚类算法的上市公司信用风险评估研究

赵衡; 彭铃; 李云飞

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基于改进K-means聚类算法的上市公司信用风险评估研究

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针对上市公司信用风险评估问题进行研究.选取的50家上市公司2020年的财务数据,首先应用因子分析法筛选出能有效反映上市公司财务状况的指标,构建了信用风险评估指标体系,然后建立了基于密度和权重改进的K-means聚类模型对上市公司的信用风险进行评估,按照信用风险等级将上市公司分为三类:高风险、中风险和低风险,再将改进后的K-means聚类模型和传统K-means聚类模型进行比较分析.研究结果显示:改进的K-means聚类信用风险评估模型提高了估计精度,对上市公司的信用风险评估更合理,其中高风险有25家、中风险24家、低风险1家.

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来源
《内江师范学院学报》 |2022年第12期|77-83|共7页
作者
赵衡; 彭铃; 李云飞;
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作者单位

西华师范大学数学与信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类概率论与数理统计在经济中的应用;证券市场;
关键词
上市公司; 风险评估; K-MEANS聚类; 因子分析;

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