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基于机器学习的上市公司财务风险智能识别研究

马旭辉  
【摘要】:金融市场的风险无处不在,上市公司的运营受到方方面面因素的影响,因此对于上市公司财务风险的研究也有着重大的意义。传统的基于财务报表的研究方法例如五因子的Z-score模型等在财务风险预测领域有着重大意义,但仍有其局限性。一方面,传统的统计分析模型大多只采用了较少的财务指标。此外,对于文本信息传统模型大多没有能力进行分析。而随着大数据时代的到来,以上两方面的限制可以部分上得到解决。近年来随着计算机技术的不断发展,Fintech逐渐成为了金融领域的主要研究方向之一。机器学习,人工智能,深度神经网络逐渐被更多人认知和了解,其在图像识别,自动驾驶,自然语言处理等方面都给人们留下了深刻的印象,证明它存在着无限的潜力。深度学习的强大之处就在于它具有复杂的模型结构以及大量的参数,我们能以此对海量的历史数据进行充分的挖掘和学习。而金融领域就是一个充满数据的环境,出现财务风险的公司往往在危机爆发前就可以从其财务状况,运营状况,社会舆论等种种信息中找到线索。因此,如何构建一套基于机器学习的上市公司财务风险识别系统,对于大量的数据进行有效的挖掘和利用,从而实现对于上市公司的高效监管是—个值得深入研究的问题。本文对于上市公司的报表数据以及年报文本数据分别加以利用。对于上市公司的财务报表数据我们利用决策树,随机森林以及XGBoost模型进行挖掘并对比其分类效果。对于上市公司年报文本数据,本文经过清洗以后利用预训练词向量将文本数值化,构建基于深度神经网络的分类模型,并使用改进的损失函数对模型进行优化。最终将两个模型的结果进行综合,得到该公司存在财务风险概率的最终预测值。我们的实证结果显示随机森林以及XGBoost的综合模型均获得了较好的分类效果,而文本信息的加入也能够略微提高模型的分类效能。其中,XGBoost模型达到了最高的综合评分,而随机森林模型虽然综合评分略低于XGBoost,但取得了 82.53%的召回率,即在测试集中所有存在财务风险的公司有82.53%的公司均被模型成功识别。由于在金融市场中漏判一家存在风险的公司所带来的损失远超过将正常的公司误判,因此在这种情境下召回率比准确率更加重要,因此本文认为结果最优的模型是基于随机森林的模型。


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