【摘 要】
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为了提高财务风险预警模型的有效性，解决样本数据不平衡问题、优化预警指标降维程序，文章提出了一种用于财务风险预警的SMOTE-双层XGBoost模型，利用2007—2019年我国A股市场的非金融业上市公司数据进行分析。结果表明，利用SMOTE算法能够有效解决样本数据不平衡的问题；通过XGBoost的特征重要性分析优化预警指标体系，可以提高模型的准确率；对比机器学习中的逻辑回归、KNN、决策树、随机森
【基金项目】
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湖北民族大学2022年研究生科研创新项目“基于机器学习的财务风险预警研究”（项目编号：MYK2022032）阶段性研究成果；
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为了提高财务风险预警模型的有效性，解决样本数据不平衡问题、优化预警指标降维程序，文章提出了一种用于财务风险预警的SMOTE-双层XGBoost模型，利用2007—2019年我国A股市场的非金融业上市公司数据进行分析。结果表明，利用SMOTE算法能够有效解决样本数据不平衡的问题；通过XGBoost的特征重要性分析优化预警指标体系，可以提高模型的准确率；对比机器学习中的逻辑回归、KNN、决策树、随机森林模型，SMOTE-双层XGBoost模型具有更好的预测效果，且预警表现更加稳定，扩展了XGBoost模型的实用性，为上市公司财务风险预警研究提供了新视角。
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