机器学习算法在房地产企业财务风险预警中的性能比较

周传华; 周子涵; 夏徐东; 周东东

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基于AdaBoost-SVM的房地产企业财务风险预警模型将支持向量机(SVM)和自适应增强(AdaBoost)算法结合在一起,选取19个财务指标,基于60家房地产上市公司2005—2021年的财务面板数据进行仿真计算以及同类预警模型性能对比分析。结果表明,构建的算法模型在企业财务风险评估预测性能上优于同类4种算法模型,可有效帮助房地产企业提前预警潜在危机,防范财务风险,提升企业的竞争能力。

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来源
《科技和产业》 |2023年第15期|43-48|共6页
作者
周传华; 周子涵; 夏徐东; 周东东;
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作者单位

安徽工业大学管理科学与工程学院;

中国科学技术大学计算机科学与技术学院;

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正文语种 chi
中图分类经济统计学;
关键词
房地产企业; 财务风险预警; 支持向量机(SVM); 自适应增强(AdaBoost); 仿真计算;

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