| 国有企业并购风险预警及其影响因素研究——基于数据挖掘和XGBoost算法的分析 |
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| 引用本文： | 王言,周绍妮,石凯.国有企业并购风险预警及其影响因素研究——基于数据挖掘和XGBoost算法的分析[J].大连理工大学学报(社会科学版),2021,42(3):46-57. |
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| 作者姓名： | 王言 周绍妮 石凯 |
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| 作者单位： | 北京交通大学经济管理学院中国企业兼并重组研究中心,北京100044;北京邮电大学计算机学院,北京100876 |
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| 摘 要： | 随着国企混合所有制改革的不断深入,出现了大量国企并购行为,然而很多国企由于盲目并购而导致并购绩效不佳.为了使国企更好地开展并购活动,对并购风险预警是十分重要和必要的,直接关系到并购双方的利益,甚至影响国企改革的成效.通过设计影响国有上市公司并购风险指标评价体系,利用Python爬取网页和文本数据,应用机器学习XGBoost算法构建预警模型实现风险的计量、监测、预警和管理,并将结果与其他经典模型作对比实验以评价预警效果,最后运用多元线性回归模型研究并购风险显著性因素.实证结果表明,基于XGBoost算法的预测结果精确度为80％,在所有模型中表现最优,具有更强的可靠性和适用性;投入资本回报率、营业利润率、支付对价净利润比对于并购风险的预测更加重要和有效;总资产周转率、投入资本回报率、股权制衡度、审计质量更加有利于抑制并购风险.
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| 关 键 词： | 国有企业 并购风险预警 影响因素 数据挖掘 XGBoost算法 |
Early Risk Warning for State-owned Enterprises'Merger and Acquisition and Its Influencing Factors——Based on Data Mining and XGBoost Algorithm Analysis |
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| WANG Yan,ZHOU Shaoni,SHI Kai.Early Risk Warning for State-owned Enterprises'Merger and Acquisition and Its Influencing Factors——Based on Data Mining and XGBoost Algorithm Analysis[J].Journal of Dalian University of Technology(Social Sciences),2021,42(3):46-57. |
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| Authors: | WANG Yan ZHOU Shaoni SHI Kai |
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