Adapting Altman’s bankruptcy prediction model to the compositional data methodology
创建于 更新于
摘要
本文将经典Altman破产预测模型与成分数据（CoDa）方法论结合，使用成对对数比（pairwise log-ratios, plr）构建特征，并在Logistic回归、k-NN与随机森林三种分类器上比较标准财务比率与成分比率的预测能力，样本为西班牙批发业的31,131家公司（97家破产），训练集下采样至1:1并保留全部验证集，结果显示成分方法在敏感度上显著优于标准比率，且成分随机森林与成分Logit在平衡准确度上表现最佳 [page::0][page::8]
