【摘 要】
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在当今金融发展全球化的背景下,国际化的金融市场业务往来频繁,金融环境更为复杂,并且近来受到新冠疫情影响,我国金融企业经营压力持续增大,面临着各种风险,企业的风险问题不仅会对企业投资者,债权人等造成利益损失,而且给企业的正常经营埋下了隐患。在这种复杂的背景和不确定的条件下,为了保证我国金融企业健康有序地发展以及市场经济的良好运转,通过对企业的相关数据进行分析,构建一个有效的金融企业风险预测模型,提前
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在当今金融发展全球化的背景下,国际化的金融市场业务往来频繁,金融环境更为复杂,并且近来受到新冠疫情影响,我国金融企业经营压力持续增大,面临着各种风险,企业的风险问题不仅会对企业投资者,债权人等造成利益损失,而且给企业的正常经营埋下了隐患。在这种复杂的背景和不确定的条件下,为了保证我国金融企业健康有序地发展以及市场经济的良好运转,通过对企业的相关数据进行分析,构建一个有效的金融企业风险预测模型,提前预测企业风险状态,进而为企业管理者提供预警信息,帮助企业提前采取措施来应对风险具有重要意义。本文从金融企业财务风险作为切入口来对金融企业风险预测进行研究,选取2002至2021年A股上市金融企业自首次被ST（特殊处理）之日起的前三年的财务数据作为风险样本,再根据同行业、同时期、同资产规模匹配截至2021年底从未被证监会标记过的正常企业2002至2019年的样本作为正常企业样本。将金融企业风险预测问题转化为一个二分类问题。之后本文通过KNN、SMOTE、RF-gini算法解决了样本数据的缺失问题、数据不平衡问题以及特征选择问题,筛选得到了12个对上市金融企业风险有区别度的特征。再运用一种基于PSO（粒子群算法）-BP神经网络的混合算法模型对上市企业t-3年（自被标记为ST企业算起前三年）样本以及这12个最终特征构建金融企业风险预测模型。通过对比实验发现,PSO-BP神经网络算法模型对金融企业风险的预测效果要优于传统BP网络模型。该混合模型在训练集上的整体准确率达到88.3%,测试集上的整体准确率达到86.2%,模型预测能力表现良好,实验结果表明PSO-BP混合模型能够较好地应用于金融企业风险预测。
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