基于改进K-means聚类算法的上市公司信用风险评估研究

F224.7%F830.91; 针对上市公司信用风险评估问题进行研究.选取的50家上市公司2020年的财务数据,首先应用因子分析法筛选出能有效反映上市公司财务状况的指标,构建了信用风险评估指标体系,然后建立了基于密度和权重改进的K-means聚类模型对上市公司的信用风险进行评估,按照信用风险等级将上市公司分为三类:高风险、中风险和低风险,再将改进后的K-means聚类模型和传统K-means聚类模型进行比较分析.研究结果显示:改进的K-means聚类信用风险评估模型提高了估计精度,对上市公司的信用风险评估更合理,其中高风险有25家、中风险24家、低风险1家....

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Veröffentlicht in:	内江师范学院学报 2022, Vol.37 (12), p.77-83
Hauptverfasser:	赵衡, 彭铃, 李云飞
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	F224.7%F830.91; 针对上市公司信用风险评估问题进行研究.选取的50家上市公司2020年的财务数据,首先应用因子分析法筛选出能有效反映上市公司财务状况的指标,构建了信用风险评估指标体系,然后建立了基于密度和权重改进的K-means聚类模型对上市公司的信用风险进行评估,按照信用风险等级将上市公司分为三类:高风险、中风险和低风险,再将改进后的K-means聚类模型和传统K-means聚类模型进行比较分析.研究结果显示:改进的K-means聚类信用风险评估模型提高了估计精度,对上市公司的信用风险评估更合理,其中高风险有25家、中风险24家、低风险1家.
ISSN:	1671-1785
DOI:	10.13603/j.cnki.51-1621/z.2022.12.013