基于Stacking集成模型的制造業(yè)上市企業(yè)財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)研究

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摘要：近年來(lái)，隨著中國(guó)制造業(yè)的快速發(fā)展，上市制造企業(yè)的財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)日益加劇，尤其是在2018—2023年間，制造業(yè)在ST企業(yè)中的比例一直很高，凸顯了財(cái)務(wù)危機(jī)的嚴(yán)峻性。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，文章基于滬深A(yù)股1 914家制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，應(yīng)用Stacking集成學(xué)習(xí)模型進(jìn)行財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)。集成模型以決策樹、隨機(jī)森林、XGBoost以及CatBoost模型作為基學(xué)習(xí)器，邏輯回歸模型作為元學(xué)習(xí)器，通過集成多種算法的優(yōu)勢(shì)，提升了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性。（剩余9120字）