Predicting the Removal of Special Treatment or Delisting Risk Warning for Listed Company in China with Adaboost

作者
Ligang Zhou
出处
期刊:Procedia Computer Science [Elsevier BV]
卷期号:17: 633-640 被引量:15
标识
DOI:10.1016/j.procs.2013.05.082
摘要

Most previous research focuses on the problem of financial distress prediction or bankruptcy prediction for an ordinary listed company in China. However, few research discuss the problem of predicting the removal of special treatment or delisting risk warning for the listed companies having already receiving risk warning by stock exchange. This problem is also very important for stock investors. In this study, the Adaboost method is employed to construct the model for the prediction of the removal of special treatment or delisting risk for the listed company in China. The empirical results show that Adaboost method is a better alternative when compared to other popular classification techniques and the problem of prediction of the removal of special treatment or delisting risk warning is more challenge than the problem of financial distress prediction.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
心灵美的麦片完成签到 ,获得积分10
刚刚
樊冉冉发布了新的文献求助10
刚刚
Hebe完成签到 ,获得积分10
刚刚
顺心的鸽子完成签到,获得积分10
刚刚
WilliamYuan完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
高高容完成签到,获得积分10
1秒前
上官若男的应助被loey采纳,获得10
1秒前
1秒前
2秒前
碧蓝冷卉完成签到,获得积分10
3秒前
LuoJiajun完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
搜集达人的应助被Paralloria采纳,获得10
3秒前
可爱的函函的应助被hyw采纳,获得10
3秒前
li发布了新的文献求助10
4秒前
LL发布了新的文献求助30
4秒前
dakkki发布了新的文献求助10
4秒前
poki完成签到,获得积分10
5秒前
Yummy完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
xu完成签到,获得积分20
5秒前
Hebe关注了科研通微信公众号
5秒前
YUJIALING发布了新的文献求助10
6秒前
冀晓梦发布了新的文献求助10
6秒前
柚被啊呜一口完成签到,获得积分10
6秒前
哦o完成签到,获得积分10
6秒前
SherlockJia发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
6秒前
茂飞发布了新的文献求助10
6秒前
可爱的函函的应助被M95采纳,获得10
7秒前
7秒前
xiaojia发布了新的文献求助150
7秒前
7秒前
可爱的函函的应助被朱冰洁采纳,获得10
7秒前
Sugarshu完成签到,获得积分10
8秒前
Jasper的应助被樊冉冉采纳,获得10
8秒前
JJS完成签到 ,获得积分10
8秒前
chy发布了新的文献求助10
8秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Energie-Contracting 1500
Représentation chimique de la structure des kérogènes et des asphaltènes en fonction de leur origine et de leur degré d'évolution 1000
Klimaschutzrecht durch den Energiesektor im Mehrebenensystem – Ein Rechtsvergleich 1000
Oncology Clinical Trials: Successful Design, Conduct, and Analysis, Second Edition 800
Ecotourism 400
Comprehensive Heterocyclic Chemistry IV 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8060218
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9484830
关于积分的说明 21328007
捐赠科研通 7628689
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3395577
关于科研通互助平台的介绍 2526417
邀请新用户注册赠送积分活动 2434111