基于内点法的稀疏逻辑回归财务预警模型

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基于神经网络与逻辑回归的财务危机预警研究

基于神经网络与逻辑回归的财务危机预警研究财务危机预警是企业和金融机构在经营过程中最为关注和重要的问题之一。

财务危机预警的目标是通过对企业财务数据的分析和评估，及时发现企业财务困境的迹象，并采取相应的措施来避免或减轻危机的发生。

传统的财务危机预警方法主要是基于统计模型和专家经验，这些方法在一定程度上能够发现财务风险，但存在预测准确性低、无法应对复杂的多变因素等问题。

近年来，随着深度学习和人工智能的快速发展，基于神经网络的财务危机预警方法成为研究热点。

神经网络是一种模拟人类神经系统结构和功能的数学模型，具有自主学习和适应能力，能够从大量的数据中学习到规律和模式。

与传统的财务指标分析方法相比，神经网络能够更加准确地发现影响财务危机的因素，提高财务预警的精准度和及时性。

在基于神经网络的财务危机预警研究中，最常使用的是多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）模型。

多层感知机是一种前向反馈神经网络模型，它由输入层、隐藏层和输出层组成。

输入层接受财务指标数据作为输入，隐藏层负责对数据进行处理和特征学习，输出层输出财务危机的预警结果。

在构建多层感知机模型时，需要选择适当的输入变量和模型的参数。

一般来说，财务指标的选择应该覆盖资产负债表、利润表和现金流量表等方面，包括偿债能力、盈利能力、运营能力等多个方面的指标。

模型的参数选择包括隐藏层的层数、每层的神经元个数、学习率等。

这些参数的选择需要依据样本数据和实际情况进行调整，以提高模型的预测准确性。

除了神经网络模型，逻辑回归模型也常被用于财务危机预警研究中。

逻辑回归是一种广义线性模型，常用于进行二分类问题的预测。

在财务危机预警中，可以将财务危机和非财务危机分别作为两个类别，通过逻辑回归模型对企业进行分类。

逻辑回归模型的构建需要选择合适的自变量和建模方法。

自变量的选择同样需要包括多个方面的财务指标，以确保模型能够充分地反映企业的财务状况。

建模方法主要包括变量选择、模型拟合和模型评估等步骤。

上市公司财务预警的正则化逻辑回归模型

型预测精度的同时提高模型了解释性。关键词：财务预警；１Ｌ正则化；逻辑回归；预测精度中图分类号：２５Ｆ７文献标志码：Ａ
在全球经济一体化的趋势下，我国资本市场的快速发展，上市公司的财务质量受到普遍关注。开展上
市公司财务预警研究可以为企业管理者及其利益相关者提供重要的参考依据，对于企业预防和化解财务危机，提高危机预警管理水平有着重要的意义。上市公司财务预警是指应用一定的模型方法，对反映上市公司财务状况的指标和相关数据进行研究和分析，构建合理有效的预警模型对财务危机进行预报。预警指标变量的选择直接关系到预警模型的建立和预报精度，其维度高且相关陛大，包含了许多冗余信息，不利于建模分析，所以通常需要进行变量选择（或称模型选择）。一般的方法独立于模型的训练过程进行变量选择，通常使用检验筛选、最优子集选择和逐步回归等方法寻找对响应变量最具有解释性的变量子集。财务困境建模可以归结于模式识别、数据挖掘等领域的分类或回归问题，通常使用有监督的学习方法。财务困境预警研究多采用多元统计或人工智能方法。。统计模型主要包括多元线性回归模型（ｕｔｍｌ．ｉ
文章编号：０５０２【０１０ —０２０１０ —５３２１）６０４－６
上市公司财务预警的正则化逻辑回归模型
张恒，宾，秦许金凤
（华东交通大学信息工程学院，江西南昌３０１）３０３摘要：于统计学习理论的正则化技术构建Ｌ（范数约束惩罚）则化的逻辑回归（ｏｉｉＲｇｅｓｎ模型，基１一正Ｌｇｓｃｅｒｓｉ）ｔｏ同比建立了ｌｇｓｃｏｉｉ回归模型和Ｌ（范数约束惩罚）ｔ２二正则化的ｌｇｓｃｏｉｉ回归模型，ｔ结合沪深股市ｓＴ公司和正常公司的Ｔ３－年和Ｔ２－年财务数据进行仿真实验用于上市公司财务预警实证分析。实验结果表明Ｌ１正则化的ｌｇｓｃ归模型的有效性，ｏｉｉ回ｔ并且在保证模

Logistic回归模型在上市公司财务预警中的应用

Logistic回归模型在上市公司财务预警中的应用龙松向丽苹（华中科技大学武昌分校，湖北，武汉，430064）摘要：该文以我国A股市场上因“财务状况异常”而被特别处理的制造类上市公司为研究对象，首先利用非参数检验方法对财务危机公司和非财务危机公司的27个财务指标的显著性差异进行了检验，其次利用单变量逻辑回归分析进一步筛选出对模型预测有显著贡献的9个财务指标，然后又利用因子分析方法再次精简变量并避免多重共线性的影响，最终选择3个因子变量作为Logistic模型的自变量，构建了我国制造类上市公司财务危机发生前三年的预警模型，并对所建模型的有效性进行了检验。

关键词：Logistic回归；财务预警中图分类号：O212.4 文献标识码：A文章编号：一、国内外有关研究及其评价自20世纪60年代以来，就有许多学者对财务危机预警问题进行深入的探索，提出了许多财务危机预警模型。

这些模型按构建方法的不同可以分为统计类预警模型和非统计类预警模型两大类。

统计类财务危机预警模型主要包括一元判别模型、多元线性判别模型、多元逻辑回归模型、多元概率比回归模型、生存分析法等。

财务危机预警的非统计方法包括递归划分算法、人工智能、神经网络等，其中较有代表性的是神经网络分析方法。

企业财务风险的实证研究在我国才刚刚起步，尽管资本市场的结构特征与成熟程度不同，国内学者也做出了可贵的探索。

1986年，吴世农、卢贤义1曾介绍企业的破产分析指标和预测模型，引领了我国在这领域的研究。

总的说来，国内外学者对财务危机预警模型大致可以分为：单变量判定模型、多变量判定模型、多元逻辑回归模型。

以上三种模型也代表了财务预警研究方法不断发展和完善的阶段性过程；他们的共同点是都运用了会计数据和财务比率，而从各自的前提假设、适用范围上看，三种模型又各有特点。

通过比较分析可以看出，采用多元逻辑回归模型的效果相对于其它两种模型更具科学性。

第一，Logistic回归对于变量的分布没有具体要求，适用的范围更加广泛第二，具体公司数据带入模型之后得到的是一个概率值，在实际使用中简单方便。

基于Logistic回归分析高校财务风险预警论文

基于Logistic回归分析的高校财务风险预警研究【摘要】文章选取了70所高校作为研究样本和1所高校作为预测样本，在现代财务风险理论的指导下，通过对高校财务风险成因的分析并参考以前的研究成果，选择16个财务指标，筛选出拟进入模型的6个变量，利用logistic回归分析方法建立财务风险预测模型，并进行检验。

通过财务预警模型的构建为高校的财务风险提供有效的预警信号，有利于各利益相关者做出正确的决策，为防范风险提供重要参考。

【关键词】财务风险； logistic回归分析；预警模型一、文献回顾风险预警及控制实施是一种复杂和综合性的管理活动，其理论和实践涉及自然科学、社会科学、工程技术、系统科学、管理科学等多种学科，是一门新的应用经济学理论。

最早研究财务风险预警的论文首推beaver（1966），其选取了几个财务变量针对158个研究样本做出预测，并利用单变量统计模型构建出预警模型。

接下来的学者包括altlnan（1968）、blum（1974）等用多变量分析模型来建立财务风险预警模型。

而后的ohlson（1950）、zmijewski（1954）开始采用logistic模型构建财务预警模型。

由于受证券市场发展的影响，国内对财务风险预警的研究起步较晚。

陈静（1999）使用了27家st公司与同行业、同规模的非st公司作为研究样本。

研究发现：资产负债率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率四项财务指标的预测能力较强。

其中资产负债率和流动比率在宣布st前一年的误判率最低，而在宣布前两年、前三年时，总资产收益率的误判率较低。

张玲（2000）选取深、沪两市14个行业的120家上市公司作为样本，认为二分类线性判定模型具有超前四年的预测结果。

吴世农、卢贤义（2001）建立了单变量判定模型和线性判定模型、线性概率模型、logistic回归等三种多变量判定模型，比较各种模型在财务困境预测中的效率，认为logistic回归模型在三种多变量模型中预测的准确性最高。

基于Logit模型的上市公司财务预警分析

基于Logit模型的上市公司财务预警分析【摘要】本文基于Logit模型对上市公司财务预警进行分析。

首先介绍了Logit模型的原理和在财务预警中的应用。

然后详细描述了选择的特征及数据收集方法，并进行模型建立与分析。

结果表明，Logit模型在财务预警中具有一定的预测效果。

在结果讨论中，对模型的优缺点进行了深入分析。

本文总结了基于Logit模型的上市公司财务预警分析的启示，并提出了未来研究方向。

通过本研究，可以为投资者和监管机构提供更准确的预警信息，有助于提高上市公司财务风险识别的准确性和及时性。

【关键词】Logit模型、上市公司、财务预警、特征、数据收集、模型建立、分析、结果讨论、启示、未来研究方向、结论总结。

1. 引言1.1 背景介绍上市公司是指在证券交易所上市交易的公司，其财务状况对投资者、政府监管机构以及社会公众具有重要意义。

由于市场环境的变化和公司经营风险的存在，上市公司面临着财务预警的挑战。

财务预警是指通过对公司财务指标的监测和分析，及时识别并预警潜在的财务风险，从而帮助公司及早制定应对措施，防范可能的经营风险。

本文旨在通过对Logit模型的原理、应用以及基于该模型的上市公司财务预警分析进行深入探讨，希望可以为公司管理者、投资者和监管机构提供有效的参考，帮助它们更好地了解和预防财务风险，保障市场的稳定和健康发展。

1.2 研究意义上市公司财务预警是财务管理领域的重要课题，对于投资者、管理者和监管部门具有重要意义。

基于Logit模型的上市公司财务预警分析能够帮助相关方及时发现财务风险，提升决策效率，减少潜在风险。

研究意义主要体现在以下几个方面：基于Logit模型的上市公司财务预警分析可以提高公司的风险管理水平，帮助公司更好地应对市场竞争和不确定性因素，有效降低经营风险。

该研究可以为投资者提供更为准确的投资建议和决策依据，降低投资风险，提高投资收益率。

基于Logit模型的上市公司财务预警分析还可以为监管部门提供科学的监管指导，帮助监管部门更好地监督和规范市场行为，维护市场秩序。

财务风险识别与分析的主要方法

财务风险识别与分析的主要方法一、引言财务风险识别与分析是企业管理中非常重要的一项工作，它可以帮助企业及时发现和评估财务风险，为企业的决策提供参考依据。

本文将介绍财务风险识别与分析的主要方法，包括财务比率分析、财务预警模型、财务风险评估等。

二、财务比率分析财务比率分析是一种常用的财务风险识别与分析方法，通过对企业的财务数据进行比较和分析，可以评估企业的财务状况和风险水平。

常用的财务比率包括偿债能力比率、运营能力比率、盈利能力比率等。

1. 偿债能力比率偿债能力比率反映了企业偿还债务的能力，常用的指标包括流动比率、速动比率、负债比率等。

流动比率是指企业流动资产与流动负债的比率，流动比率越高，企业偿债能力越强。

2. 运营能力比率运营能力比率反映了企业的运营状况，常用的指标包括应收账款周转率、存货周转率、固定资产周转率等。

应收账款周转率是指企业应收账款与营业收入的比率，应收账款周转率越高，企业的运营效率越好。

3. 盈利能力比率盈利能力比率反映了企业的盈利状况，常用的指标包括净利润率、毛利率、资产收益率等。

净利润率是指企业净利润与营业收入的比率，净利润率越高，企业的盈利能力越强。

三、财务预警模型财务预警模型是一种通过建立数学模型来预测企业财务风险的方法。

常用的财务预警模型包括Logit模型、Probit模型、灰色关联度模型等。

1. Logit模型Logit模型是一种常用的二分类模型，它可以通过建立一个逻辑回归模型来预测企业的财务风险。

该模型可以根据企业的财务数据和其他相关信息，计算出企业面临财务风险的概率。

2. Probit模型Probit模型是一种常用的二分类模型，它和Logit模型类似，通过建立一个概率模型来预测企业的财务风险。

Probit模型使用的是正态分布的累积分布函数，可以计算出企业面临财务风险的概率。

3. 灰色关联度模型灰色关联度模型是一种常用的多指标综合评价模型，它可以通过计算指标之间的关联度，来评估企业的财务风险。

基于Z模型的财务预警分析

基于Z模型的财务预警分析财务预警分析是企业管理中非常重要的一环，可以帮助企业发现并应对潜在的财务风险，从而保障企业的健康发展。

而基于Z模型的财务预警分析方法被广泛运用于企业财务管理之中，可以帮助企业发现财务问题，及时采取应对措施。

本文将介绍基于Z模型的财务预警分析的基本概念和方法，并结合实际案例进行分析，帮助读者更好地理解和运用这一方法。

一、Z模型概述Z模型是一种用于财务预警的方法，通过综合考虑企业的偿债能力、盈利能力和偿债风险，对企业的财务状况进行评估，帮助企业及时发现潜在的财务风险。

Z模型由四个指标构成，分别是营运资金周转率、总资产净利润率、权益比率和流动比率。

通过对这四个指标的分析，可以帮助企业了解自身的财务状况，及时发现并解决财务问题。

1. 营运资金周转率：营运资金周转率反映了企业的经营活动效率和资金使用效率。

通常来说，营运资金周转率越高，说明企业的经营效率越高，资金使用效率越好。

但如果营运资金周转率过低，可能意味着企业的资金周转缓慢，资金使用效率低下，存在着资金占用过多的可能性。

2. 总资产净利润率：总资产净利润率反映了企业资产的盈利能力。

如果总资产净利润率较低，可能意味着企业资产的利用效率不高，盈利能力存在问题。

3. 权益比率：权益比率是企业财务结构的重要指标，反映了企业资产的债务负担情况。

如果权益比率较低，说明企业的债务负担较重，财务风险较高。

4. 流动比率：流动比率是反映企业偿债能力的重要指标，如果流动比率较低，可能意味着企业的偿债能力不足，难以应对突发的资金需求。

以上四个指标共同构成了Z模型，通过这些指标的分析可以帮助企业及时发现财务问题，预警潜在的财务风险。

基于Z模型的财务预警分析方法主要包括以下几个步骤：1. 数据收集和整理：首先需要收集企业相关的财务数据，包括资产负债表、利润表等财务报表，对这些数据进行整理和分析，得到相应的指标值。

2. 指标计算：根据Z模型的四个指标，计算企业的营运资金周转率、总资产净利润率、权益比率和流动比率的数值，进而形成Z值。

基于Lasso方法与Logistic回归的上市公司财务预警分析

基于Lasso方法与Logistic回归的上市公司财务预警分析秦璐;靳雨佳;于卓熙【摘要】一般情况下,上市公司财务数据指标越多,预警效果越好,但由于多种因素影响,财务指标过多会导致变量间具有多重共线性。

本文提出一种基于Lasso方法的Logistic回归上市公司财务预警模型。

首先应用Lasso法对高维数据进行变量选择,达到降低数据维度和消除变量间共线性的目的,再用Logistic回归法实现对上市公司财务状况的预警。

仿真实验结果表明,本文提出的方法能够有效地消除数据的冗余性,提高预警的精确性,为企业经营者提供有效的参考意见。

【期刊名称】《应用数学进展》【年(卷),期】2017(006)004【总页数】12页(P572-582)【关键词】高维数据;Lasso方法;Logistic回归;财务预警【作者】秦璐;靳雨佳;于卓熙【作者单位】[1]吉林财经大学管理科学与信息工程学院,吉林长春;;[1]吉林财经大学管理科学与信息工程学院,吉林长春;;[1]吉林财经大学管理科学与信息工程学院,吉林长春【正文语种】中文【中图分类】F2近几年，我国A股市场中出现的一些上市公司，由于各种财务问题被证券交易所执行特别处理(Special Treatment, ST)。

被特别处理的股票，除了涨跌幅度受限制以外，证监会要求在其股票名称前加上提醒性注释“ST”。

此外，这些上市公司的中期报告必须审计。

如果一个ST企业持续亏损，那么它将面临退市的风险。

因此，利用上市公司财务数据，建立有效、稳定的财务危机预警模型具有重要的现实意义，为企业投资者制定合理的财务制度，锁定财务风险提供有价值的参考。

本文根据上市公司财务数据的特征，将Lasso方法引入到财务危机预警模型中，与Logistic回归进行有机结合，提出一种基于Lasso方法的Logistic回归上市公司财务预警模型。

仿真实验结果证明了本文所提出的方法能够提高预警的准确性，有效地反映上市公司财务危机状况，为上市公司财务预警提出新的方法。

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摘要：逻辑回归已广泛应用于财务危机建模，但是一定程度存在过拟合问题。为了避免建模出现上述问题，提出了基于Ｉ１正则化逻辑回归的财务预警模型。该模型是一种稀疏模型，能同时实现变量选择和参数估计，具有较强的鲁棒性。同时，针对Ｌ１正则化逻辑回归问题的求解，提出了一种高效的基于内点法的求解算法。结合沪深股市Ａ股制造业上市公司
Ｓｐａｒｓｅｌｏｇｉｓｔｉｃｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｉｎｔｅｒｉｏｒ — ｐｏｉｎｔｍｅｔｈｏｄ
ｆｏｒｆｉｎａｎｃｉａｌｅａｒｌｙ－ｗａｒｎｉｎｇｍｏｄｅｌ
进行实证分析，分析结果表明，Ｌ１正则化逻辑回归模型在预报精度、经济解释性等方面明显优于其他逻辑回归模型，并且
提出的内点法与其它求解算法相比具有一定的优越性。关键词：逻辑回归；过拟合；Ｌ１正则化；财务预警；稀疏模型；内点法中图法分类号：ＴＰＩ８１文献标识号：Ａ文章编号：１０００ — ７０２４（２０１３）０６ — １９９８ — ０６
ｐｏｉｎｔｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓａｒｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｏｎｔｈｅｆｉｎａｎｃｉａｌｄａｔａｏｆＡｓｈａｒｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｌｉｓｔｅｄｃｏｍｐａｎｉｅｓｏｆｔｈｅ
ＬＩＵＺｕｗｘｉｏｎｇ，ＨＵＡＮＧＺｈｉ — ｑｉａｎｇＨ，ＺＨＥＮＧＳｈｕ — ｊｕａｎ２，ＺＨＡＮＧＨｅｎｇ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＥａｓｔＣｈｉｎａＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００１３，Ｃｈｉｎａ；２．ＤｉｖｉｓｉｏｎｏｆＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＲｅｓｅａｒｃｈ，ＪｉａｎｇｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｉｎａｎｃｅａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００１３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｌｏｇｉｓｔｉｃｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（ＬＲ）ｉｓｗｉｄｅｌｙａｐｐｌｉｅｄｉｎｂｕｉｌｄｉｎｇｆｉｎａｎｃｉａｌｅａｒｌｙ－ｗａｒｎｉｎｇｍｏｄｅｌ，ｂｕｔｔｏａｃｅｒｔａｉｎｅｘｔｅｎｔ，ｉｔｈａｓＯｖｅｔ－ｆｉｔｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ．Ｔｏａｖｏｉｄｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ｔｈｅｆｉｎａｎｃｉａｌｅａｒｌｙ－ｗａｒｎｉｎｇｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＬ１ｒｅｇｕｌａｒｉｚｅｄｌｏｇｉｓｔｉｃｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ．Ｔｈｉｓｍｏｄｅｌｉｓａｓｐａｒｓｅｍｏｄｅｌ，ｃａｎｓｅｌｅｃｔｖａｒｉａｂｌｅｓａｎｄｅｓｔｉｍａｔｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙ，ａｎｄｈａｓｓｔｒｏｎｇｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｓｏｌｖｉｎｇｏｆＬ１ｒｅｇｕｌａｒｉｚｅｄｌｏｇｉｓｔｉｃｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ，ａｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｉｎｔｅｒｉｏｒ－
２０１３年６月
计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＤＥＳＩＧＮ
Ｊｕｎ．２０１３
Ｖｏ１．３４Ｎｏ的稀疏逻辑回归财务预警模型
刘遵雄，黄志强，郑淑娟，张恒（１．华东交通大学信息工程学院，江西南昌３３００１３；２．江西财经大学科研处，江西南昌３３００１３）