使用机器学习算法预测TSX上市公司的财务困境

科学领域:

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背景情况:

• 可靠的财务健康指标对企业至关重要.
• 传统方法可能无法完全捕捉复杂的金融危机信号.
• 在金融风险管理中,对先进的预测工具的需求正在增长.

研究的目的:

• 评估机器学习 (ML) 算法在预测企业财务困境方面的有效性.
• 为了确定金融困境的预测因素的关键金融变量.
• 为了比较各种ML模型的性能,以预测金融危机.

主要方法:

• 利用了来自TSX上市的464家公司的公司级财务数据.
• 测试了多个ML模型,包括决策树,随机森林,支持矢量机 (SVM) 和人工神经网络 (ANN).
• 采用递归特征消除与交叉验证 (RFECV) 和引导CART用于特征选择和模型稳定性.

主要成果:

• 确定了金融困境的关键预测因素:收入增长,股息增长,现金负债和毛利率.
• 人工神经网络 (ANN) 分类器实现了最高的预测准确率,达到98%.
• 在预测财务困境方面,ANN超过了其他经过测试的ML算法.

结论:

• 人工神经网络 (ANN) 为预测财务困境提供了一种强大而可靠的方法.
• 整合RFECV和启动的CART提高了ML模型的稳定性,以监测财务健康.
• 这些发现为审计师,监管机构和财务监督和欺诈检测管理层提供了宝贵的见解.