第4章

智能并購項(xiàng)目決策xx老師本章內(nèi)容4.1并購的決策方法4.2并購成功率的預(yù)測(cè)4.3商譽(yù)減值概率的預(yù)測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)網(wǎng)址

01并購的決策方法4.1.1什么是并購決策4.1.2傳統(tǒng)并購決策與智能并購決策4.1.1什么是并購決策所謂并購，即企業(yè)之間的兼并和收購，是企業(yè)在平等自愿、等價(jià)有償?shù)幕A(chǔ)上，通過一定的法律程序取得其他企業(yè)產(chǎn)權(quán)的經(jīng)濟(jì)行為。并購有助于企業(yè)快速實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)擴(kuò)張、節(jié)省交易成本或?qū)崿F(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，是企業(yè)重要的發(fā)展方式和資本運(yùn)作手段。然而在實(shí)踐中,并購失敗的案例也并不在少數(shù)，使企業(yè)遭受財(cái)務(wù)損失、聲譽(yù)損失甚至陷入破產(chǎn)。因此，并購決策的質(zhì)量高低對(duì)企業(yè)而言至關(guān)重要。傳統(tǒng)的并購決策，決策者利用凈現(xiàn)值模型、投資回收期模型、內(nèi)含報(bào)酬率等方法或指標(biāo)來估計(jì)并購目標(biāo)的價(jià)值，這些方法往往基于決策者經(jīng)驗(yàn)來判斷并購目標(biāo)與本企業(yè)的戰(zhàn)略匹配程度，存在決策主觀的問題。傳統(tǒng)并購決策智能并購決策數(shù)據(jù)來源并購方和并購目標(biāo)的關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)量化數(shù)據(jù)。關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)等結(jié)構(gòu)化信息；非財(cái)務(wù)指標(biāo)和多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，如行業(yè)政策、研究報(bào)告、媒體報(bào)道、企業(yè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)信息等

。方法原理資本預(yù)算決策模型

利用先進(jìn)的算法

進(jìn)行“預(yù)測(cè)”決策效率使用人工操作或Excel等工具，速度慢且容易出現(xiàn)人為誤差或錯(cuò)誤；因數(shù)據(jù)更新和分析周期較長(zhǎng)，可能導(dǎo)致決策滯后

；依賴經(jīng)驗(yàn)判斷和簡(jiǎn)單模型的傳統(tǒng)決策方法則容易受主觀因素影響，其決策結(jié)果的科學(xué)性和準(zhǔn)確性較低

。通過分布式計(jì)算框架（如Spark）和先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)快速處理海量數(shù)據(jù)，大幅提升數(shù)據(jù)處理和分析效率

；通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析并購交易相關(guān)數(shù)據(jù)，快速對(duì)市場(chǎng)變化做出響應(yīng)，及時(shí)提供決策支持

。4.1.2傳統(tǒng)并購決策與智能并購決策隨著新一代技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等技術(shù)有望被應(yīng)用于并購決策過程，極大地提升并購決策質(zhì)量。02并購成功率預(yù)測(cè)4.2.1實(shí)訓(xùn)任務(wù)要求與特點(diǎn)4.2.2分類機(jī)器模型4.2.3基于隨機(jī)森林的并購成功率預(yù)測(cè)4.2.4基于XGSoost的并購成功率預(yù)測(cè)4.2.1實(shí)訓(xùn)任務(wù)要求與特點(diǎn)本次任務(wù)以SDC全球并購數(shù)據(jù)庫中2000-2024年間的發(fā)生的所有并購交易事件作為原始數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)不僅提供了并購事件的各項(xiàng)特征（例如主并企業(yè)和并購對(duì)象的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)），還提供了每個(gè)并購項(xiàng)目最終的交易結(jié)果（例如成功交易或撤銷交易），因而可以支持本次預(yù)測(cè)。我們將基于上述數(shù)據(jù)建立并訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，利用主并方和并購對(duì)象的相關(guān)信息來預(yù)測(cè)企業(yè)并購是否成功，并調(diào)整模型參數(shù)以盡量提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。4.2.1實(shí)訓(xùn)任務(wù)要求與特點(diǎn)任務(wù)的預(yù)測(cè)目標(biāo)是“并購是否成功”，成功則取值為1，反之為0。選取了36個(gè)財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)。財(cái)務(wù)指標(biāo)包括被并方在過去12個(gè)月的銷售收入、凈利潤(rùn)、現(xiàn)金流、市值等絕對(duì)指標(biāo)，以及股權(quán)價(jià)值與銷售收入比、股權(quán)價(jià)值與現(xiàn)金流量比等財(cái)務(wù)比率；非財(cái)務(wù)指標(biāo)分為國(guó)家層面、企業(yè)層面和交易層面的指標(biāo)。指標(biāo)名稱和定義方式如下表所示，其中，多個(gè)分類變量已通過獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）創(chuàng)建了啞變量。4.2.2分類機(jī)器學(xué)習(xí)模型使用已知的輸入特征來預(yù)測(cè)樣本所屬的類別，輸出一個(gè)離散的類別標(biāo)簽?；貧w機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類機(jī)器學(xué)習(xí)模型目標(biāo)是預(yù)測(cè)連續(xù)值的輸出。4.2.2分類機(jī)器學(xué)習(xí)模型針對(duì)典型的二分類任務(wù)，模型預(yù)測(cè)效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：

準(zhǔn)確率（Accuracy）

精確率（Precision）

召回率（Recall）

F1-score、

ROC（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）曲線和AUC值（AreaUndertheCurve）

這些評(píng)價(jià)指標(biāo)各有優(yōu)劣和適用場(chǎng)景。整體而言，這些指標(biāo)的值約接近1，代表模型預(yù)測(cè)效果越好。1.混淆矩陣混淆矩陣指的是一個(gè)2×2的矩陣，其結(jié)構(gòu)如下圖所示，它展示了預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)結(jié)果的對(duì)比，共包含以下四種元素：真正例（TruePositive）、假正例（FalsePositive）、真負(fù)例（TrueNegative）、假負(fù)例（FalseNegative），分別簡(jiǎn)寫為TP、FP、TN、FN。4.2.2分類機(jī)器學(xué)習(xí)模型2.準(zhǔn)確率（Accuracy）準(zhǔn)確率衡量了模型在所有樣本中正確預(yù)測(cè)的比例，即模型預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)與總樣本數(shù)之比。計(jì)算公式如下：4.2.2分類機(jī)器學(xué)習(xí)模型3.召回率（Recall）召回率為模型預(yù)測(cè)結(jié)果為正類的樣本數(shù)占實(shí)際為正類的樣本數(shù)的比例，又被稱為真陽率、敏感度，適用于對(duì)假負(fù)例非常敏感的情形。高召回率意味著模型能夠更好地捕捉到真實(shí)的正類別樣本，但召回率高可能會(huì)伴隨著更多的假正類別。計(jì)算公式如下：

4.2.2分類機(jī)器學(xué)習(xí)模型4.

精確率（Precision）精確率的定義為模型預(yù)測(cè)結(jié)果為正類的樣本中預(yù)測(cè)正確的樣本比例，適用于對(duì)假正例非常敏感的情形。高精確率意味著模型在預(yù)測(cè)為正類別時(shí)的準(zhǔn)確性更高，但精確率高可能會(huì)伴隨著更低的召回率，計(jì)算公式如下：4.2.2分類機(jī)器學(xué)習(xí)模型5.

F1

ScoreF1Score是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于衡量分類模型的性能。調(diào)和平均數(shù)（HarmonicMean）是一種平均數(shù)的計(jì)算方法，特別適用于衡量多個(gè)比率或速率的綜合表現(xiàn)。計(jì)算公式如下：4.2.2分類機(jī)器學(xué)習(xí)模型6.

ROC曲線和AUC值ROC曲線（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）是用來評(píng)估模型完成二分類任務(wù)的性能的工具，它展現(xiàn)了閾值變化對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，直觀地反映出模型的預(yù)測(cè)能力。ROC曲線的橫軸為假陽率（FPR），縱軸為真陽率（TPR），即上述的召回率。4.2.2分類機(jī)器學(xué)習(xí)模型AUC值為ROC曲線下的面積，其取值范圍為0.5到1，可以量化模型的性能，數(shù)值越大表示模型的分類效果越好。當(dāng)AUC值為下限0.5時(shí)，表示模型的分類效果等同于隨機(jī)分類，當(dāng)AUC值為上限0.5時(shí)，表示模型的分類效果完美。AUC值特別適合作為樣本不平衡情況下的二分類任務(wù)的模型評(píng)價(jià)指標(biāo)，可以全面了解模型分類的能力。4.2.2分類機(jī)器學(xué)習(xí)模型4.2.3基于隨機(jī)森林的并購成功率預(yù)測(cè)

隨機(jī)森林算法是一種以決策樹為基本構(gòu)成單位的集成算法，通過自助法重采樣技術(shù)，從訓(xùn)練集中有放回地重復(fù)隨機(jī)抽取樣本和特征建立多個(gè)決策樹模型，進(jìn)而組成隨機(jī)森林，其最終的輸出結(jié)果由所有決策樹模型輸出結(jié)果的眾數(shù)決定。以N來表示訓(xùn)練集所含的樣本數(shù)量，以M來表示每個(gè)樣本的特征數(shù)量，隨機(jī)森林算法的步驟可簡(jiǎn)單歸納如下：（1）從訓(xùn)練集中有放回地隨機(jī)抽樣N次，每次抽取一個(gè)樣本，最終獲得一個(gè)樣本數(shù)量為N的新的訓(xùn)練集，將新訓(xùn)練集作為決策樹根節(jié)點(diǎn)的樣本訓(xùn)練一個(gè)決策樹；（2）對(duì)于決策樹的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)，均隨機(jī)選取m個(gè)特征屬性，滿足m遠(yuǎn)小于M的條件，然后依據(jù)決策樹節(jié)點(diǎn)對(duì)于分裂特征的選擇策略（如信息增益、基尼系數(shù)等）從這m個(gè)特征屬性中選擇出該節(jié)點(diǎn)的分裂特征，完成分裂；（3）按照前一步驟繼續(xù)分裂，一直到無法再分裂為止，整個(gè)決策樹的形成過程中無須進(jìn)行剪枝；（4）重復(fù)上述三個(gè)步驟，生成若干決策樹，組成隨機(jī)森林。隨機(jī)森林算法（1）數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)入名為“并購企業(yè)數(shù)據(jù).xlsx”的原始數(shù)據(jù)文件。被解釋變量為“并購是否成功”，其余36個(gè)變量為解釋變量。由于數(shù)據(jù)集已提前經(jīng)過缺失值填充、異常值檢測(cè)、標(biāo)準(zhǔn)化處理等處理，故而無須再進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。（2）劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集將數(shù)據(jù)集拆分成兩部分，分別用于隨機(jī)森林模型訓(xùn)練和訓(xùn)練結(jié)果的測(cè)試。我們以8:2對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行隨機(jī)劃分，即隨機(jī)選取80%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，20%的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。設(shè)定隨機(jī)種子數(shù)，它可以是任一整數(shù)，旨在確保每次運(yùn)行程序時(shí)生成的隨機(jī)數(shù)序列都是相同的。在多次預(yù)測(cè)中使用相同的隨機(jī)種子數(shù)，可以消除分組的隨機(jī)性對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，從而更好地評(píng)估算法或模型的預(yù)測(cè)效果。隨機(jī)森林建模過程4.2.3基于隨機(jī)森林的并購成功率預(yù)測(cè)

（3）模型訓(xùn)練以“并購是否成功”的啞變量作為預(yù)測(cè)目標(biāo)，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行建模訓(xùn)練。下圖展示了在機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)上使用下述參數(shù)組合進(jìn)行隨機(jī)森林建模的結(jié)果。4.2.3基于隨機(jī)森林的并購成功率預(yù)測(cè)

01n_estimators(決策樹數(shù)量）通常默認(rèn)為100，增加樹的數(shù)量可以提高模型的穩(wěn)定性和性能，但同時(shí)也會(huì)增加計(jì)算成本和訓(xùn)練時(shí)間；如果數(shù)據(jù)集較大或模型性能要求較高，可以適當(dāng)提高該參數(shù)值。03criterion用于評(píng)估決策樹分裂質(zhì)量的準(zhǔn)則其中，gini為基尼不純度，衡量樣本的分布不均勻程度，entropy為信息增益。

05max_depth代表決策樹的最大深度，用于限制決策樹的生長(zhǎng)深度，防止過擬合。由于本任務(wù)的特征變量較少，可以設(shè)置一個(gè)較小的max_depth（例如10）來避免過擬合。02min_samples_split代表分裂內(nèi)部節(jié)點(diǎn)所需的最小樣本數(shù)量，通常默認(rèn)為2。旨在防止決策樹過度生長(zhǎng)和分裂，控制樹的復(fù)雜度；如果數(shù)據(jù)集較大，可以適當(dāng)加大數(shù)值以提高模型的泛化能力。04min_samples_leaf是葉子節(jié)點(diǎn)所需的最小樣本數(shù)量，默認(rèn)值為1。這兩個(gè)參數(shù)旨在防止決策樹過度生長(zhǎng)和分裂，控制樹的復(fù)雜度；如果數(shù)據(jù)集較大，可以適當(dāng)加大數(shù)值以提高模型的泛化能力。06max_features指在尋找最佳分裂時(shí)考慮的最大特征數(shù)量，通過減少每次分裂考慮的特征數(shù)量，增加模型的隨機(jī)性；可選擇sqrt（使用特征數(shù)量的平方根）或log2（使用特征數(shù)量的對(duì)數(shù)）。4.2.3基于隨機(jī)森林的并購成功率預(yù)測(cè)

隨機(jī)森林模型預(yù)測(cè)及效果評(píng)估（1）樣本內(nèi)預(yù)測(cè)采用構(gòu)建好的隨機(jī)森林模型對(duì)數(shù)據(jù)集中的各案例“并購是否成功”進(jìn)行擬合。在機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)上，預(yù)測(cè)結(jié)果可以顯示目標(biāo)變量的真實(shí)值、預(yù)測(cè)值以及每個(gè)案例并購成功的概率值（如圖中的“預(yù)測(cè)結(jié)果概率_1”所示）。4.2.3基于隨機(jī)森林的并購成功率預(yù)測(cè)

（2）模型評(píng)估通過比較測(cè)試集中“并購是否成功”變量的真實(shí)值和預(yù)測(cè)值來評(píng)估模型的預(yù)測(cè)效果。財(cái)務(wù)分析人員可以采用預(yù)測(cè)指標(biāo)進(jìn)行模型評(píng)價(jià)，并且以其中某一項(xiàng)指標(biāo)（例如準(zhǔn)確性）作為參數(shù)調(diào)整時(shí)比較各參數(shù)組合優(yōu)劣的主要依據(jù)。如圖所示，使用隨機(jī)森林模型來預(yù)測(cè)并購是否成功的準(zhǔn)確率達(dá)到了98.6%，說明預(yù)測(cè)效果很好。4.2.3基于隨機(jī)森林的并購成功率預(yù)測(cè)

分類模型的預(yù)測(cè)效果也可以通過混淆矩陣來反映左上角的“9875”和右下角的“9497”代表分類正確的樣本數(shù)，即模型共分類正確19372個(gè)測(cè)試集樣本，將9875個(gè)真實(shí)取值為“并購失敗”的樣本預(yù)測(cè)為失敗，同時(shí)將9497個(gè)真實(shí)取值為“并購成功”的樣本預(yù)測(cè)為成功。右上角的“0”說明模型沒有將任何真實(shí)為并購失敗的樣本錯(cuò)誤地預(yù)測(cè)為并購成功，模型的預(yù)測(cè)沒有過分樂觀左下角的“280”說明模型將280個(gè)真實(shí)為并購成功的樣本錯(cuò)誤地預(yù)測(cè)為并購失敗，表示模型在該測(cè)試集上的誤判。綜合而言，該矩陣結(jié)果意味著模型預(yù)測(cè)結(jié)果較為理想。4.2.3基于隨機(jī)森林的并購成功率預(yù)測(cè)

4.2.4基于XGBoost的并購成功率預(yù)測(cè)

XGBoost算法XGBoost算法是一種基于CART樹的Boosting算法。Boosting算法作為集成學(xué)習(xí)算法的基本策略之一，其核心思想就是通過對(duì)弱分類器的不斷迭代，逐步逼近真實(shí)值，取得“三個(gè)臭皮匠，賽過諸葛亮”的效果。XGBoost算法的基本運(yùn)行過程如下：（1）利用訓(xùn)練集完成第一顆決策樹的訓(xùn)練，接著使用訓(xùn)練好的模型對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行預(yù)測(cè)，輸出對(duì)訓(xùn)練集每一個(gè)樣本的預(yù)測(cè)值，與真實(shí)值相減得到殘差；（2）以上一步的殘差作為繼續(xù)迭代的訓(xùn)練目標(biāo)，訓(xùn)練第二顆決策樹，并將預(yù)測(cè)結(jié)果與上一顆決策樹的預(yù)測(cè)結(jié)果按照權(quán)重相加，其與真實(shí)值的差異為新的殘差；（3）繼續(xù)重復(fù)上述步驟，直到滿足停止條件（如已達(dá)最大迭代次數(shù)等）；（4）所有決策樹各自輸出結(jié)果按照權(quán)重相加，得到模型的最終預(yù)測(cè)結(jié)果。XGBoost建模過程利用XGBoost模型預(yù)測(cè)并購成功率的技術(shù)流程與隨機(jī)森林建模過程流程圖所展示的基本相似。其中，數(shù)據(jù)導(dǎo)入、劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集的操作與前述隨機(jī)森林建模時(shí)完全相同，不再贅述。4.2.4基于XGBoost的并購成功率預(yù)測(cè)

在模型訓(xùn)練時(shí)，建模的目標(biāo)依然是對(duì)“并購是否成功”進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。需要選擇一些關(guān)鍵的XGBoost模型參數(shù)。參數(shù)含義用途n_estimators基學(xué)習(xí)器的數(shù)量（即樹的數(shù)量）默認(rèn)值為100，值較大時(shí)可能提高模型的性能。learning_rate學(xué)習(xí)率（也稱為eta）用來控制每棵樹對(duì)最終結(jié)果的貢獻(xiàn)，取值范圍在0到1之間。當(dāng)學(xué)習(xí)率較低時(shí)，就需要更多的樹來進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合。reg_alpha和reg_lambda正則化系數(shù)分別代表L1正則化項(xiàng)的權(quán)重（alpha）和L2正則化項(xiàng)的權(quán)重（lambda）。前者用來減少特征數(shù)量，降低模型復(fù)雜度，默認(rèn)值為0；后者用來使模型更加平滑，防止過擬合，默認(rèn)值為1。兩個(gè)參數(shù)的值越大則說明模型越保守。gamma模型復(fù)雜度的懲罰項(xiàng)防止模型過擬合。其默認(rèn)值為0，值越大代表算法越保守，模型的復(fù)雜度也越低。4.2.4基于XGBoost的并購成功率預(yù)測(cè)

XGBoost模型預(yù)測(cè)及效果評(píng)估（1）樣本內(nèi)預(yù)測(cè)采用構(gòu)建好的XGBoost模型對(duì)數(shù)據(jù)集中各案例“并購是否成功”進(jìn)行預(yù)測(cè)。在機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)上，預(yù)測(cè)結(jié)果可以顯示目標(biāo)變量的真實(shí)值、預(yù)測(cè)值以及每個(gè)案例并購成功的概率值（如圖中的“預(yù)測(cè)結(jié)果概率_1”所示）。4.2.4基于XGBoost的并購成功率預(yù)測(cè)

（2）模型評(píng)估XGBoost的分類效果同樣采用準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1-score、AUC值等指標(biāo)或者混淆矩陣來評(píng)估。評(píng)估結(jié)果顯示，使用XGBoost模型預(yù)測(cè)企業(yè)并購是否成功的準(zhǔn)確率達(dá)到97.1%，與隨機(jī)森林模型的預(yù)測(cè)效果差異不大。4.2.4基于XGBoost的并購成功率預(yù)測(cè)

03商譽(yù)減值概率預(yù)測(cè)4.3.1實(shí)訓(xùn)任務(wù)要求與特點(diǎn)4.3.2支持向量機(jī)算法（SVM）4.3.3基于支持向量機(jī)算法的商譽(yù)減值概率預(yù)測(cè)4.3.1實(shí)訓(xùn)任務(wù)要求本任務(wù)擬構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)商譽(yù)減值的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)。采用恰當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型，基于企業(yè)第T年的公開信息，預(yù)測(cè)企業(yè)在T+1年會(huì)否發(fā)生商譽(yù)減值。預(yù)測(cè)目標(biāo)為“商譽(yù)是否減值”，該變量在企業(yè)于T+1年遭遇商譽(yù)減值時(shí)取1，反之取0。特征變量共包括124個(gè)預(yù)測(cè)指標(biāo)（如下表所示），涵蓋了管理層動(dòng)機(jī)、企業(yè)商譽(yù)狀況、公司治理、企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)、公司特征、資產(chǎn)負(fù)債表項(xiàng)目、利潤(rùn)表項(xiàng)目、現(xiàn)金流量表項(xiàng)目等八大類。4.3.2支持向量機(jī)算法（SVM）

支持向量機(jī)算法支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，簡(jiǎn)稱SVM）是一種強(qiáng)大的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，廣泛應(yīng)用于分類和回歸任務(wù)。它的核心思想是通過找到一個(gè)最優(yōu)的決策邊界（超平面），將不同類別的數(shù)據(jù)盡可能分開，同時(shí)最大化邊界到最近數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離，這些最近的數(shù)據(jù)點(diǎn)即被稱為“支持向量”。泛化能力強(qiáng)SVM通過最大化間隔來優(yōu)化決策邊界，這使得它在未見數(shù)據(jù)上具有較好的泛化能力。出于這些優(yōu)勢(shì)，SVM被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別（例如手寫數(shù)字識(shí)別、人臉識(shí)別）、文本分類（例如垃圾郵件檢測(cè)、情感分析）、金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)（例如信用評(píng)估、股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)）等領(lǐng)域。有強(qiáng)大的核技巧核技巧通過將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使得數(shù)據(jù)在高維空間中線性可分，因此，SVM可以處理非線性問題，而無須顯式地計(jì)算高維空間中的映射。

高維數(shù)據(jù)處理特別擅長(zhǎng)處理高維數(shù)據(jù)；即使在特征數(shù)量遠(yuǎn)大于樣本數(shù)量的情況下，SVM也能表現(xiàn)出色

。支持向量機(jī)算法優(yōu)勢(shì)相比其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法，SVM具備一些明顯優(yōu)勢(shì)：4.3.2支持向量機(jī)算法（SVM）

4.3.3基于支持向量機(jī)算法（SVM）的商譽(yù)減值概率預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)導(dǎo)入與處理（1）數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)入名為“商譽(yù)減值數(shù)據(jù).xlsx”的原始數(shù)據(jù)文件，該數(shù)據(jù)集共有125個(gè)變量；其中，被解釋變量為“商譽(yù)是否減值”，其余均為特征變量。4.3.3基于支持向量機(jī)算法（SVM）的商譽(yù)減值概率預(yù)測(cè)（2）缺失觀測(cè)值處理對(duì)于缺失的變量觀測(cè)值，財(cái)務(wù)分析人員可以選擇將其刪除或用某個(gè)數(shù)值進(jìn)行填充?？紤]到一些觀測(cè)記錄中的存在缺失值的變量數(shù)量較多，如果進(jìn)行缺失值填充，可能會(huì)影響數(shù)據(jù)的真實(shí)性；因此，在本任務(wù)中，我們將缺失值較多（例如，超過10%的變量缺失）的公司-年度觀測(cè)記錄直接刪除。這一操作會(huì)損失部分樣本（如圖所示），但剩余的樣本數(shù)量足夠支持我們完成預(yù)測(cè)任務(wù)。4.3.3基于支持向量機(jī)算法（SVM）的商譽(yù)減值概率預(yù)測(cè)4.3.3基于支持向量機(jī)算法（SVM）的商譽(yù)減值概率預(yù)測(cè)（3）缺失特征變量處理對(duì)于缺失率較高的特征變量，大面積的填充也會(huì)造成數(shù)據(jù)失真；因此，我們將缺失率超過一定閾值的特征變量予以刪除。如圖所示，設(shè)置缺失率的閾值為20%，則“上市公司透明度”“被分析師關(guān)注度”“是否采取整改措施”“利息保障倍數(shù)”“經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的凈流量增長(zhǎng)率”等五個(gè)特征變量因缺失率超過了20%而被刪除。對(duì)于缺失率較低的特征變量，則可以用該變量的中位數(shù)來填充缺失值，這樣做不會(huì)影響特征變量的數(shù)量，又能夠最大程度地減少信息損失。4.3.3基于支持向量機(jī)算法（SVM）的商譽(yù)減值概率預(yù)測(cè)4.3.3基于支持向量機(jī)算法（SVM）的商譽(yù)減值概率預(yù)測(cè)（4）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理SVM模型對(duì)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化要求較高，因此，在運(yùn)用該模型之前需要先進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)按照均值為0、方差為1進(jìn)行縮放，適用于特征變量呈正態(tài)分布或者近似正態(tài)分布的情況。標(biāo)準(zhǔn)化有助于消除量綱影響，加快模型收斂速度，并能夠處理異常值。不同于SVM模型，隨機(jī)森林模型和XGBoost模型對(duì)變量的尺度并不敏感，因此，是否進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理不會(huì)影響模型性能。4.3.3基于支持向量機(jī)算法（SVM）的商譽(yù)減值概率預(yù)測(cè)SVM建模過程（1）劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，分別用于模型訓(xùn)練和訓(xùn)練結(jié)果測(cè)試。本任務(wù)中，我們將70%的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集，30%的數(shù)據(jù)劃分為測(cè)試集。4.3.3基于支持向量機(jī)算法（SVM）的商譽(yù)減值概率預(yù)測(cè)（2）模型訓(xùn)練本任務(wù)以“商譽(yù)是否減值”作為預(yù)測(cè)目標(biāo)，屬于分類任務(wù)。為了提高SVM模型得訓(xùn)練效果，需要對(duì)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，并根據(jù)預(yù)測(cè)效果進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化。4.3.3基于支持向量機(jī)算法（SVM）的商譽(yù)減值概率預(yù)測(cè)01懲罰參數(shù)C用于控制誤分類的懲罰程度。當(dāng)C值較小時(shí)，模型會(huì)更傾向于選擇較大的間隔，此時(shí)模型的正則化程度較高，對(duì)噪聲和異常值的容忍度較高，、當(dāng)C值較大時(shí)，模型會(huì)盡量減少誤分類。03Probability代表是否啟用概率估計(jì)。如若啟用，SVM可以輸出預(yù)測(cè)結(jié)果的概率值，而不僅僅是分類標(biāo)簽。05Kernel（核函數(shù)）代表核函數(shù)，用于將數(shù)據(jù)映射到高維空間，以便在高維空間中找到線性可分的超平面。常見核函數(shù)包括線性核（LinearKernel）、高斯徑向基核（RBFKernel）、Sigmoid核、多項(xiàng)式核等。02Degree（多項(xiàng)式度數(shù)）用以控制多項(xiàng)式核的復(fù)雜度。較小的度數(shù)會(huì)導(dǎo)致模型更簡(jiǎn)單，但可能欠擬合；較大的度數(shù)會(huì)導(dǎo)致模型更復(fù)雜，但可能過擬合。通常在訓(xùn)練初始時(shí)選擇較小的度數(shù)，再通過交叉驗(yàn)證來確定是否調(diào)整。