这篇研究旨在利用主成分分析和Logistic模型来进行金融上市公司财务预警分析。财务预警分析是评估公司财务健康状况并预测可能的财务困境的重要工具。本研究通过PCA分析来降维,提取出最具代表性的财务指标,然后利用Logistic回归模型来...这篇研究旨在利用主成分分析和Logistic模型来进行金融上市公司财务预警分析。财务预警分析是评估公司财务健康状况并预测可能的财务困境的重要工具。本研究通过PCA分析来降维,提取出最具代表性的财务指标,然后利用Logistic回归模型来预测公司是否会陷入财务困境。用79家金融业上市公司2021年数据进行检验,得出建模组总体预测准确率为71.67%,检验组总体预测准确率为82%。通过这种方法,研究旨在为金融上市公司提供有效的财务预警机制,帮助企业管理层及时发现潜在的财务风险,同时完善了对目前金融业上市公司财务预警模型的相关研究,帮助投资者、管理者和监管机构更好地评估和管理财务风险。The aim of this study is to conduct financial early warning analysis of financial listed companies using Principal Component Analysis and Logistic Modelling. Financial early warning analysis is an important tool for assessing the financial health of a company and predicting possible financial distress. In this study, PCA analysis is used to reduce the dimensionality and extract the most representative financial indicators, and then Logistic regression model is used to predict whether the company will be in financial distress. Tests using 2021 data from 79 listed companies in the financial sector yielded an overall prediction accuracy of 71.67% for the modelling group and 82% for the test group. Through this method, the study aims to provide listed financial companies with an effective financial early warning mechanism to help corporate management identify potential financial risks in a timely manner, and at the same time, it improves the relevant research on the current financial early warning models of listed companies in the financial industry to help investors, managers, and regulators better assess and manage financial risks.展开更多
目的:探讨基于Logistic回归分析脑梗死患者发生下肢深静脉血栓危险因素以及预防策略。方法:选取郑州市第九人民医院2023年3月至2024年4月诊治的119例脑梗死患者作为研究对象,分析两组临床资料、治疗情况、合并症的单因素,采用多因素Logi...目的:探讨基于Logistic回归分析脑梗死患者发生下肢深静脉血栓危险因素以及预防策略。方法:选取郑州市第九人民医院2023年3月至2024年4月诊治的119例脑梗死患者作为研究对象,分析两组临床资料、治疗情况、合并症的单因素,采用多因素Logistic回归评估患者发生下肢深静脉血栓的危险因素。并比较不同预防方法下肢深静脉血栓(deep vein thrombosis,DVT)发生率。结果:两组患者的性别、是否吸烟比较(P>0.05)。DVT组年龄≥60岁、美国国立卫生研究院卒中量表(national institute of health stroke scale,NIHSS)评分≥16分、卧床时间≥7 d、合并感染例数均高于非DVT组(P<0.05)。DVT组接受介入治疗、脱水剂使用次数≥4次/d例数均高于非DVT组,服用抗凝药物例数低于非DVT组(P<0.05)。DVT组糖尿病、高血压、高脂血症例数均高于非DVT组(P<0.05)。经对筛选出来的患者发生下肢深静脉血栓10个单因素的变量赋值后,经多因素Logistic回归分析,高血压、合并感染、NIHSS评分≥16分、卧床时间≥7 d、服用抗凝药物、脱水剂使用次数≥4次/d为发生下肢深静脉血栓的危险因素(P<0.05)。间歇性气压治疗(intermittent pneumatic compression,IPC)组、低分子肝素(low-molecular-weight heparin,LMWH)组、IPC+LMWH组DVT发生率均低于常规组(P<0.05);IPC+LMWH组DVT发生率均分别低于IPC组、LMWH组(P<0.05);IPC组、LMWH组组间比较(P>0.05)。结论:高血压、合并感染、NIHSS评分≥16分、卧床时间≥7 d、服用抗凝药物、脱水剂使用次数≥4次/d为发生下肢深静脉血栓的危险因素,采用IPC+LMWH预防干预可有效降低DVT的发生率。展开更多
文摘这篇研究旨在利用主成分分析和Logistic模型来进行金融上市公司财务预警分析。财务预警分析是评估公司财务健康状况并预测可能的财务困境的重要工具。本研究通过PCA分析来降维,提取出最具代表性的财务指标,然后利用Logistic回归模型来预测公司是否会陷入财务困境。用79家金融业上市公司2021年数据进行检验,得出建模组总体预测准确率为71.67%,检验组总体预测准确率为82%。通过这种方法,研究旨在为金融上市公司提供有效的财务预警机制,帮助企业管理层及时发现潜在的财务风险,同时完善了对目前金融业上市公司财务预警模型的相关研究,帮助投资者、管理者和监管机构更好地评估和管理财务风险。The aim of this study is to conduct financial early warning analysis of financial listed companies using Principal Component Analysis and Logistic Modelling. Financial early warning analysis is an important tool for assessing the financial health of a company and predicting possible financial distress. In this study, PCA analysis is used to reduce the dimensionality and extract the most representative financial indicators, and then Logistic regression model is used to predict whether the company will be in financial distress. Tests using 2021 data from 79 listed companies in the financial sector yielded an overall prediction accuracy of 71.67% for the modelling group and 82% for the test group. Through this method, the study aims to provide listed financial companies with an effective financial early warning mechanism to help corporate management identify potential financial risks in a timely manner, and at the same time, it improves the relevant research on the current financial early warning models of listed companies in the financial industry to help investors, managers, and regulators better assess and manage financial risks.
文摘目的:探讨基于Logistic回归分析脑梗死患者发生下肢深静脉血栓危险因素以及预防策略。方法:选取郑州市第九人民医院2023年3月至2024年4月诊治的119例脑梗死患者作为研究对象,分析两组临床资料、治疗情况、合并症的单因素,采用多因素Logistic回归评估患者发生下肢深静脉血栓的危险因素。并比较不同预防方法下肢深静脉血栓(deep vein thrombosis,DVT)发生率。结果:两组患者的性别、是否吸烟比较(P>0.05)。DVT组年龄≥60岁、美国国立卫生研究院卒中量表(national institute of health stroke scale,NIHSS)评分≥16分、卧床时间≥7 d、合并感染例数均高于非DVT组(P<0.05)。DVT组接受介入治疗、脱水剂使用次数≥4次/d例数均高于非DVT组,服用抗凝药物例数低于非DVT组(P<0.05)。DVT组糖尿病、高血压、高脂血症例数均高于非DVT组(P<0.05)。经对筛选出来的患者发生下肢深静脉血栓10个单因素的变量赋值后,经多因素Logistic回归分析,高血压、合并感染、NIHSS评分≥16分、卧床时间≥7 d、服用抗凝药物、脱水剂使用次数≥4次/d为发生下肢深静脉血栓的危险因素(P<0.05)。间歇性气压治疗(intermittent pneumatic compression,IPC)组、低分子肝素(low-molecular-weight heparin,LMWH)组、IPC+LMWH组DVT发生率均低于常规组(P<0.05);IPC+LMWH组DVT发生率均分别低于IPC组、LMWH组(P<0.05);IPC组、LMWH组组间比较(P>0.05)。结论:高血压、合并感染、NIHSS评分≥16分、卧床时间≥7 d、服用抗凝药物、脱水剂使用次数≥4次/d为发生下肢深静脉血栓的危险因素,采用IPC+LMWH预防干预可有效降低DVT的发生率。
