基于改进随机森林算法的财务风险预警模型构建研究

摘要

财务危机是影响企业发展的重要因素,也是企业在发展中不可避免的危险因素,因此对企业财务危机进行有效预警具有重要意义。为了实现企业财务风险预测和预警,研究提出了基于K折交叉验证的随机森林算法,同时结合时间序列分析来实现更为全面的预警。结果中显示,K折交叉验证随机森林算法的指标分类精度达到了0.907,并且研究构建的财务风险预警模型在ROC曲线的性能分析中表现出较高的线下面积,即具有较高的预测性能。以上结果表明,采用K折交叉验证改进随机森林算法能够较大程度上提升预警模型的财务指标分类效果,提升预警模型的综合预警能力,为我国企业发展提供财务风险规避策略。