Does Firm-Level AI Adoption Improve Early-Warning of Corporate Financial Distress? Evidence from Chinese Non-Financial Firms
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摘要
本文研究基于2008–2023年中国上市公司样本，评估将企业级AI披露指标（如AI density、AI level及专利计数）加入机器学习预警模型后，对公司财务困境预测的增量效果；结果表明，加入AI特征能在不牺牲时序有效性的前提下显著提高对困境样本的召回率和G-Mean，树模型（如XGBoost/LightGBM/RF）受益最稳健，且使用更长历史样本优于仅依赖“AI丰富”近年数据的短窗训练策略 [page::1][page::18].
