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第２６卷第２期安阳师范学院学报２０２４年４月
Ｖｏｌ２６ＮＯ．２ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＡＮＹＡＮＧＮＯＲＭＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＡｐｒ．２０２４
基于随机森林和ＸＧＢｏｏｓｔ算法的房地产行业
上市公司财务绩效预测研究
吴洋
（铜陵学院会计学院，安徽铜陵２４４０００）
［摘要］研究旨在深入探讨随机森林、ＸＧＢｏｏｓｔ及其集成算法在预测房地产上市公司财务绩效方面的应用，选取了
２００８—２０２１年３８家房地产公司的年度财务数据，依据４个关键财务指标，构建了预测净资产收益率（ＲＯＥ）的回归和分
类模型。实证结果揭示，相较于单一预测模型，集成模型在预测准确性和稳定性上均表现优秀。该研究在方法论和实证
分析方面提供了有价值的视角，为未来在预测模型构建、特征选择以及算法应用方面的研究提供了有益的指导和参考。
［关键词］房地产上市公司；财务绩效预测；随机森林模型；ＸＧＢｏｏｓｔ模型；集成算法
［中图分类号］Ｆ２３０［文献标识码］Ａ［文章编号］１６７１－５３３０（２０２４）０２－００７８－０６
０引言议题，传统的评估方法已逐步发展为现代机器学
［１］
在全球经济飞速发展与剧烈竞争的环境下，习和深度学习方法。徐胜男等（２０１１）运用神
［２］
企业财务绩效预测的重要性日益凸显，是公司管经网络进行财务绩效评估，雷辉等（２０１３）通过
理层制定战略规划和业务计划的基础，投资者作因子分析和灰色关联度方法提高评估精确性。随
出投资决策的参考，同时也是监管机构进行市场着大数据和机器学习的发展，新的评估模式引发
［３］
监督的有效工具。因此，对企业财务绩效预测的研究者关注。李晓津等（２０２０）引入ＢＷＭ－
方法及其实证分析的研究具有重要的理论和实践ＧＲＡ模型，为物流企业的财务绩效评估提供新视
［４］［５］
价值。角。陆瑶等（２０２０）和张敏等（２０２１）应用机
随着数据科学、机器学习和数据挖掘技术的器学习算法，深化了对公司财务状况的理解。张
［６］［７］
飞速发展，其已经在企业财务绩效预测领域展现亚男等（２０１９）和张向荣（２０２１）利用优化算
出巨大的潜力。新的预测方法不断涌现，为企业法和多核学习方法，提升了财务风险预测精度。
［８］［９］
财务绩效预测提供了全新的视角，研究正是在此周卫华等（２０２２）和向有涛等（２０２２）则应用
背景下，拟采用随机森林和ＸＧＢｏｏｓｔ以及其集成ＸＧＢｏｏｓｔ模型和深度学习模型，提高预测的准确
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