L1正则化Logistic回归在财务预警中的应用

被引：10

作者：

刘遵雄 ^{[1
]}

郑淑娟 ^{[2
]}

秦宾 ^{[1
]}

张恒 ^{[1
]}

机构：

[1] 华东交通大学信息工程学院

[2] 江西财经大学科研处

来源：

经济数学 | 2012年 / 29卷 / 02期

关键词：

财务预警; L1范数惩罚; 正则化技术; 逻辑回归;

D O I：

暂无

中图分类号：

F425 [工业企业组织和经营管理]; F275 [企业财务管理]; F832.51 []; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

020205 ; 0202 ; 1202 ; 120202 ; 1201 ; 020204 ; 0701 ; 070104 ;

摘要：

线性模型和广义线性模型已广泛地用于社会经济、生产实践和科学研究中的数据分析和数据挖掘等领域,如公司财务预警,引入L1范数惩罚技术的模型在估计模型系数的同时能实现变量选择的功能.本文将L1范数正则化Logistic回归模型用于上市公司财务危机预报,结合沪深股市制造业ST公司和正常公司的T-2年财务数据开展实证研究,对比Logistic回归和L2正则化Logistic回归模型进行对比分析.实验结果表明L1正则化Logistic回归模型的有效性,其在保证模型预测精度的同时提高模型的解释性.

引用

页码：106 / 110

页数：5

共 6 条

[1] 基于支持向量机的财务危机预警模型 [J].