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Combining corporate governance indicators with stacking ensembles for financial distress prediction

机译：将公司治理指标与堆叠合奏组合，以获得财务困境预测

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In this paper, we use a stacking ensemble to construct a bankruptcy prediction model. We collect a comprehensive list of 40 financial ratios (FRs) and 21 corporate governance indicators (CGIs) for US companies, and conduct two experiments. In the first, we utilize all FRs and CGIs to build our model. Our results show that this model does not perform significantly better than the baseline models. In the second experiment, we use 6 specific FRs and 6 specific CGIs selected by a stepwise discriminant analysis to construct another model. We find that this model performs better than the baseline models, and exhibits strong performance when the costs of mis-classifying bankruptcy companies are high.
机译：在本文中，我们使用堆叠集合来构建破产预测模型。我们为美国公司收集了40个财务比率（FRS）和21个公司治理指标（CGI）的全面清单，并进行两项实验。首先，我们利用所有FRS和CGI来构建我们的模型。我们的结果表明，该模型不会比基线模型更好地表现。在第二个实验中，我们使用逐步判别分析选择6个特定的FRS和6个特定的CGI来构建另一个模型。我们发现，此模型的表现优于基线模型，并且当宣告破产公司的错误成本高时表现出强烈的表现。

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