論文の概要: Financial Distress Prediction For Small And Medium Enterprises Using
Machine Learning Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12118v1
- Date: Thu, 23 Feb 2023 15:58:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-24 14:40:12.212270
- Title: Financial Distress Prediction For Small And Medium Enterprises Using
Machine Learning Techniques
- Title（参考訳）: 機械学習技術を用いた中小企業の財務距離予測
- Authors: Yuan Gao, Biao Jiang, Jietong Zhou
- Abstract要約: ファイナンシャルディストレス予測(Financial Distress Prediction)は、失敗する構造物の数と確率を正確に予測することで、経済において重要な役割を果たす。
しかし、中小企業にとっての財政難の予測は、そのあいまいさが原因で困難である。
本稿では,金融データの薄面成分分析,コーポレートガバナンスの質,および市場交換データを関連ベクタマシンに組み込んだ企業FCPモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.301137510638804
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Financial Distress Prediction plays a crucial role in the economy by
accurately forecasting the number and probability of failing structures,
providing insight into the growth and stability of a country's economy.
However, predicting financial distress for Small and Medium Enterprises is
challenging due to their inherent ambiguity, leading to increased funding costs
and decreased chances of receiving funds. While several strategies have been
developed for effective FCP, their implementation, accuracy, and data security
fall short of practical applications. Additionally, many of these strategies
perform well for a portion of the dataset but are not adaptable to various
datasets. As a result, there is a need to develop a productive prediction model
for better order execution and adaptability to different datasets. In this
review, we propose a feature selection algorithm for FCP based on element
credits and data source collection. Current financial distress prediction
models rely mainly on financial statements and disregard the timeliness of
organization tests. Therefore, we propose a corporate FCP model that better
aligns with industry practice and incorporates the gathering of thin-head
component analysis of financial data, corporate governance qualities, and
market exchange data with a Relevant Vector Machine. Experimental results
demonstrate that this strategy can improve the forecast efficiency of financial
distress with fewer characteristic factors.
- Abstract（参考訳）: 金融危機予測は、崩壊した構造物の数と確率を正確に予測し、国の経済の成長と安定性に関する洞察を与えることによって、経済において重要な役割を担っている。
しかし、中小企業の財政難の予測は、その本質的な曖昧さから困難であり、資金費の増大と資金の受入れ機会の低下に繋がる。
効果的なFCPのためのいくつかの戦略が開発されているが、その実装、正確性、データセキュリティは実用的アプリケーションには及ばない。
さらに、これらの戦略の多くはデータセットの一部でうまく機能するが、さまざまなデータセットに適応できない。
結果として、より優れた順序実行と異なるデータセットへの適応性のための生産的な予測モデルを開発する必要がある。
本稿では,要素クレジットとデータソースコレクションに基づくFCPの特徴選択アルゴリズムを提案する。
現在の金融危機予測モデルは、主に財務諸表に依存し、組織テストのタイムラインを無視している。
そこで本研究では,金融データや企業統治の質,市場取引データなどの薄頭成分分析を関連ベクタマシンに組み込んだ企業FCPモデルを提案する。
実験の結果, 本戦略は金融危機の予測効率を, 少ない特性因子で改善できることがわかった。
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