正则化机器学习算法在财务预警中的应用比较

本文探讨了人工智能和机器学习领域的一个重要研究主题——正则化机器学习算法在财务预警中的应用。随着深度挖掘金融市场的复杂性，传统的机器学习模型如逻辑回归（LR）和支持向量机（SVM）在处理财务数据时面临着过拟合和模型系数非稀疏的问题。正则化技术，特别是L1和L2正则化，被引入到这些算法中，以提高模型的泛化能力和解释性。 首先，作者回顾了研究背景，指出机器学习在财务危机预警中的重要性，以及当前国内外预警模型研究的现状。研究聚焦于制造业上市公司的财务数据，选择了78家公司和29个关键财务指标作为样本，明确了数据的时间范围。 针对LR模型，文章提出了一种平滑削边绝对偏差（SCAD）惩罚的LR算法，以解决过拟合问题。SCAD-LR模型通过求解算法实现了改进，实验证明了其在预测性能上的优越性，尤其在稀疏性和分类准确性方面表现突出。针对L1正则化的困难，作者设计了一种高效内点法，进一步优化了L1-LR模型的解决方案。 在SVM方面，传统模型对于变量间相关性的捕捉不足。为此，作者引入了q-高斯核函数，它作为经典高斯函数的扩展，使得SVM能够更好地理解和处理变量之间的复杂关系。通过显著性检验筛选出关键指标后，结果显示q-高斯核SVM在预测精度和分类错误率上优于标准高斯核SVM。 为了克服SVM的其他局限，如对离群值敏感和支持向量数量过多，作者提出了SCAD惩罚截断hinge损失的SVM（SCAD-TSVM）模型。该模型通过迭代更新算法求解，实验结果证实SCAD-TSVM在模型的稀疏性、预报精度上超越了其他SVM变体。 这篇论文深入研究了正则化技术如何提升机器学习在财务危机预警中的表现，通过实证分析展示了SCAD-LR、L1-LR、q-高斯核SVM以及SCAD-TSVM等模型的优势，为金融机构提供了更精确和可靠的财务风险评估工具。关键词包括机器学习算法、财务危机预警、正则化机器学习、LR、SVM、SCAD惩罚、L1正则化、内点法、q-高斯核以及显著性检验等。