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

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万方数据
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中文摘要：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。

作者：

吴洋

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作者单位：

铜陵学院会计学院,安徽铜陵 244000

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

出版年：

2024

安阳师范学院学报

安阳师范学院

安阳师范学院学报

影响因子：0.221

ISSN：1671-5330

年,卷(期)：2024.26(2)