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基于随机森林算法的僵尸企业大数据识别方法研究

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僵尸企业严重浪费社会资源,应及时进行处置。但目前对僵尸企业的识别标准不够明晰是阻碍我国僵尸企业处置工作的重要因素。为解决这一问题,通过随机森林算法的大数据识别方法,发现净利润及其变动、纳税总额及其变动、最低利息保障倍数、政府补贴依赖程度等指标能更好地起到预警僵尸企业的作用。因此,随机森林算法等大数据识别方法为我国僵尸企业预警提供了新路径,有利于及时处置僵尸企业。
Research on Big Data Identification Method of Zombie Firms Based on Random Forest Algorithm
Zombie firms seriously waste social resources,needing to be dealt in time.However,the unclear identi-fication standard is an important factor hindering the disposal of zombie firms in China.The big data identifica-tion method based on random forest algorithm shows that the indicators of net profit and its changes,total tax and its changes,minimum interest protection ratio,government subsidy dependence and so on can play a better role in warn zombie firms.Random forest and other big data identification methods provide new path for early warning of zombie enterprises in China,so as to deal with them in time.

Zombie Firmbig data identificationbank creditgovernment subsidyrandom forest algorithm

贺元启、江乾坤

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浙江省新能源投资集团,浙江杭州 310020

浙江理工大学经管学院,浙江杭州 310018

僵尸企业 大数据识别方法 银行信贷 政府补贴 随机森林算法

浙江理工大学科研启动基金

21092263-Y

2024

浙江水利水电学院学报
浙江水利水电专科学校

浙江水利水电学院学报

影响因子:0.403
ISSN:2095-7092
年,卷(期):2024.36(1)
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