基于ODR-ADASYN-SVM模型的高新技术企业财务危机预警研究

高新技术企业对于我国经济发展的推动作用不言而喻,但同时其也具有高风险的特征,因此对高新技术企业进行财务危机预警研究,有着十分重大的意义。通过在我国A股市场中选择了42家被ST的高新技术企业和420家非ST的高新技术企业作为研究样本,引入不平衡处理技术中的ODR(逐级优化递减欠采样)和ADASYN(自适应合成抽样方法)与传统SVM(支持向量机)相结合,构建了ODR-ADASYN-SVM模型,对高新技术企业财务危机预警进行研究。再将实证结果进行横向比较,与单一SVM模型、BAYES模型、KNN模型、DISTANCE模型等进行对比分析。实证结果表明:引入ODR-ADASYN数据处理方法有效地增强了SVM学习非均衡样本的能力,提高了模型的整体预测性能,能够有效地对高新技术企业进行财务危机预警。