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LightGBM算法在上市饲料公司财务预警中的应用

作  者:
吴展;王春晓
单  位:
上海海洋大学经济管理学院
关键词:
机器学习;LightGBM算法;Z-score模型;财务预警;饲料上市公司
摘  要:
文章旨在应用LightGBM算法对上市饲料公司财务状况进行预警.文章将LightGBM算法与Z-score模型结合,选取2012年至2021年14家A股饲料上市公司的财务数据计算出Z值,并将得到的Z值作为LightGBM算法的输入,得到最终优化的Z值.结果显示,饲料上市企业整体财务状况良好,风险水平较低,其中债偿能力对公司的财务状况的影响最大,该特征重要性比例为27.90%.LightGBM算法优化的Z-score模型的训练集与测试集的R2分别为0.915和0.903,且均方根误差(RMSE)最低分别为0.787和0.700,误差较小.研究表明,优化的Z-score模型在饲料上市公司财务预警上具有良好的稳定性和应用前景,可为饲料上市公司管理者和投资者防范公司财务风险提供一定的参考.
译  名:
Application of LightGBM algorithm in financial warning of listed feed companies
关键词:
machine learning%LightGBM algorithm%Z-score model%financial early warning%listed feed companies

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