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摘要
财务困境预测中数据不平衡会导致模型预测效果较差。针对此问题，组合混合采样算法、粒子群算法和随机森林构建新的财务预警模型。基于K-means对SMOTE算法改进，与随机欠采样结合形成新混合采样，将其与粒子群算法优化的随机森林组合构建财务预警模型，引进新指标评价模型稳定性，探索样本不同数量分布对分类结果的影响。基于2018-2019年中小板上市公司数据分析，在新旧混合采样与Bagging、SVM、BP神经网络和随机森林的组合中，新混合采样和随机森林的组合在AUC等7类评价指标上最优，大部分指标达90%以上。参数优化后，组合模型在AUC、G-mean和新指标SR上进一步提升8%。
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