本文采用Logit回归模型以及随机森林模型、梯度提升模型等前沿机器学习方法，深入考察系统性风险指标对我国企业财务危机的预测能力。结果表明，系统性风险对中下游企业的财务危机具有显著的预测能力，而基于因子分析构建的系统性风险指标，结合随机森林模型可取得更好的预测效果。本文进一步区分财务危机的不同成因并发现，基于随机森林模型和Logit回归模型的预测框架能够对我国大多数财务危机事件进行有效预警。在此基础上，本文对我国上市企业监管提出相关建议，从而为完善金融风险处置机制提供一定参考。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
