使用高级机器学习技术进行全面的财务健康评估:基于ChiNext上市的私营公司的证据

科学领域:

• 财务分析 财务分析
• 机器学习在金融中的应用.
• 公司融资公司融资

背景情况:

• 评估私有公司的财务健康 (FH) 对投资决策和降低风险至关重要.
• 像阿尔特曼Z分数这样的现有模型可能无法完全捕捉像ChiNext这样的新兴市场的复杂性.
• 识别金融欺诈和收益管理需要强大而具体的评估工具.

研究的目的:

• 开发和验证一个特定的,可测量的框架,用于评估ChiNext上市的私营公司的财务健康 (FH).
• 增强投资者识别财务健全企业并避免亏损的能力.
• 为现有的金融稳定性预测模型提供一个优越的替代方案.

主要方法:

• 利用梯度增强机器和随机森林进行预测建模.
• 开发了一个包含四对财务指标和两个非财务指标的框架.
• 采用代学习来确保模型的稳定性,并防止过拟合.

主要成果:

• 开发的模型在75家不健康或不健康公司中确定了72家,达到96%的准确率.
• 该框架在预测财务健全性方面明显优于阿尔特曼Z分数模型.
• 该模型表现出高精度和稳定性,并与2022年的数据进行了验证.

结论:

• 拟议的框架为评估私营公司的财务状况提供了实用和有效的解决方案.
• 该研究为企业经理,投资者和决策者在财务决策中提供了宝贵的见解.
• 该模型的成功表明了在金融风险管理中跨市场应用的潜力.