基于Adaboost强分类器的财务预警模型

作者：刘一丁,徐静

摘要：作为预判和规避风险的财务工具,企业财务预警系统可以有效避免潜在风险给企业带来的损失。公司财务预警系统以企业的各项财务变量为输入值,以风险结果为输出值。同时,企业财务预警系统也可以预测公司财务状况和发展趋势,具有针对性、时效性和预测性等优点。针对企业财务预警系统模型复杂和精准率低的缺陷,提出了基于Adaboost强分类器的财务预警模型。实验选取1350组企业财务数据进行分类。实验结果显示,相较于与BP神经网络的弱分类器,基于Adaboost强分类器的财务预警模型具有更高的分类准确率。

发文机构：北京联合大学

关键词：ADABOOST算法人工神经网络财务预警

分类号： F275[经济管理—企业管理]