A neural network-based Z-score model for early warning of listed companies’ financial quality
Notice bibliographique
Résumé
This paper improves the prediction accuracy of financial crisis of listed companies by optimizing the traditional Z-score model and taking the financial warning indicators as the input features of the neural network.The study selected the financial data of listed companies in a certain place from 2017 to 2023 as a sample, compared and analyzed the early warning performance of multiple traditional machine learning algorithms with this paper's method, and assessed the reliability of this paper's model in the early warning of financial quality by combining with cases.The neural network-based Zscore model has an AUC value of 0.914 on financial quality early warning, which is close to 1, and the prediction results are reliable.The model's overall financial quality early warning accuracy in year t-1 is elevated by 16.61% to 19.35% compared with the comparison algorithm, and has a faster error has convergence speed.The Z-value calculation predicts that three companies will appear to have financial quality risk in 2017, which is consistent with the actual results.The algorithm of this paper predicts that company 9 has a Z-value of 3.79 in 2031, which may have financial quality risk.The results of this paper are reliable and show the early warning method of financial quality of listed companies in a new perspective, which is an important reference value for investors and managers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».