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目录
1 绪论 1
1.1 选题背景与研究意义 1
1.2 公司财务风险模型研究现状2
1.2.1 国外财务风险模型研究现状2
1.2.2 国内财务风险模型研究现状4
1.3 主要研究内容与研究方法5
1.4 研究创新点7
2 两种机器学习聚类的概述9
2.1 K 均值聚类算法概述9
2.2 高斯混合聚类算法概述 12
2.3 聚类算法效果的评估 14
3 风险警示与财务指标 17
3.1 “特别处理”类公司的定义及统计 17
3.1.1 “特别处理”制度 17
3.1.2 “特别处理”类公司的统计 18
3.2 备选财务指标的确定21
3.3 财务指标数据来源及处理21
3.3.1 数据来源22
3.3.2 数据清洗23
3.3.3 输入变量相关性比较24
3.4 本章小结24
4 K 均值聚类算法对财务风险的甄别26
4.1 财务指标选择26
4.2 K 均值聚类模型训练28
4.3 K 均值聚类模型效果评估29
4.4 本章小结30
5 高斯混合聚类算法对财务风险的甄别32
I
5.1 财务指标选择33
5.2 高斯混合模型训练37
5.3 高斯混合模型效果评估40
5.4 本章小结42
6 结论43
6.1 基本结论43
6.2 不足与展望44
参考文献45
致谢49
II
Contents
1 Introduction 1
1.1 Background and Significance 1
1.2 Literature Review 2
1.2.1 Foregin Literature 2
1.2.2 Domestic Literature 4
1.3 Research Methodology 5
1.4 Innovation7
2 Overview of Two Clustering Approaches 9
2.1 K-Means Clustering Algorithm 9
2.2 Gaussian-Mixture Clustering Algorithm 12
2.3 Evaluation of the Clustering Algorithm 14
3 “Special Treatment” and Financial Features 17
3.1 Definition and Statistics of “Special Treatment” 17
3.1.1 “Special Treatment” System 17
3.1.2 Statistics of “Special Treatment” 18
3.2 Initial Financial Features 21
3.3 Data Sources and Processing 21
3.3.1 Data Sources 22
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