基于随机森林的企业财务风险预警问题研究
吴玫瑰
漳州理工职业学院 经济管理学院,福建 漳州 363005
摘要：目前在企业财务风险预警的过程中,没有对财务数据的风险等级进行判断的方法,导致企业财务风险预警准确率较低,预警效果较差.为此,基于随机森林的企业财务风险预警问题,通过构建企业财务数据识别函数,来识别企业的财务数据;通过计算财务数据的信息素浓度,消除数据噪声后,可提取企业财务数据特征;通过计算特征阈值,可判断财务数据的风险等级;确定了财务数据的风险等级后,即可计算出企业财务数据类别,再利用k-means算法迭代出企业财务风险的聚类中心,分类企业财务风险;根据分类结果,结合随机森林算法,针对企业财务风险构建预警模型,实现企业财务风险的预警.实验结果表明,当决策树棵数为 5、最大深度为 7 时,所设计系统可以提高企业财务风险的预警准确率.
关键词：随机森林算法特征提取风险预警财务风险决策树隶属度
分类号：F275.1(企业经济)TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：福建省中青年教师教育科研项目(JAT210992)
论文发表日期：2025-03-31
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 72-77 )
英文信息