什么是联合预测模型

联合预测模型是运用企业模型来模拟企业的运作过程，然后动态地描述财务正常企业和财务困境企业的特征，根据不同特征和判别规则对企业样本进行分类的工具模型。采用联合预测模型的前提是要求企业拥有基本的理论框架。通过该框架来有效模拟企业的运作过程，从而能够有效反映和识别不同企业的行为特征和财务特征，并据此区分企业的样本。

联合预测模型的优点在于能够动态模拟和反映企业经营过程中的各项信息，其弊端在于无法体现财务中的非财务信息。



svms 和 random forests是什么算法

支持向量机 (SVM，support vector machine)是 Vapnik Cortes &ampVapnik 1995 年首先提出 来的，是近年来机器学习研究的一项重大成果。支持向量机的基本思想是，寻找一个最优超 平面使它的分类间隙最大，对线性问题即寻找最优分类线，对非线性问题，则通过一个选定 的变换函数将输入的特征向量由低维的原始空间映射到高维空间， 转化为某个高维空间中的 线性问题， 然后在高维空间构造一个最优分类超平面实现两类分类。 它建立在结构风险最小 化原则基础之上，具有很强的学习能力和泛化性能，能够较好地解决小样本、高维数、非线 性 、局部极小等问题 ，可以有效地进行分类、回归、密度估计等。由于这些优点，其得到 了全面深入的发展，现已成为机器学习和数据挖掘领域的标准工具。

Random Forest(s)，随机森林，又叫Random Trees[2][3]，是一种由多棵决策树组合而成的联合预测模型，天然可以作为快速且有效的多类分类模型。如下图所示，RF中的每一棵决策树由众多split和node组成：split通过输入的test取值指引输出的走向（左或右）；node为叶节点，决定单棵决策树的最终输出，在分类问题中为类属的概率分布或最大概率类属，在回归问题中为函数取值。整个RT的输出由众多决策树共同决定，argmax或者avg。

多元逻辑模型属于财务预警定量分析模型吗

财务预警的模型与方法(下) 第三章 财务预警的模型与方法(下) 第一节 财务预警的模型 第二节 财务预警的研究方法 第三节 财务预警模型与方法的评价和比较 第一节 财务预警的模型 一、一元判定模型 二、多元线性判定模型 三、多元逻辑 (Logit) 模型 四、多元概率比 (Probit) 回归模型 五、人工神经网络 (ANN) 模型 六、联合预测模型 一、一元判定模型 1.定义：是指将某一项财务指标作为判别标准来判断企业是处于破产状态还是非破产状态的一种预测模型。 2.前提条件：无前提假设 3.适用范围：使用范围广 4.模型描述 ：选用某一项财务指标作为判别标准。 判别方程为：y = b0 b1 x e 判别阀值的确定： 将样本分为预测样本（估计样本）和测试样本（有效样本），先按某一选定的财务比率对预测样本进行排序，以确定判别阀值点，而后把确定的阀值点作为判别规则用测试样本进行测试。 5.优缺点分析 ：简单易行；但仅用单个财务指标，导致精确度不高 。 二、多元线性判定模型 1.定义：是指通过多元线性判别方法建立判别方程，而后用方程计算出判别Z值，以Z值作为判定企业财务状况的综合标准。 2.前提条件：自变量呈正态分布，两组样本等协方差 。 3.适用范围：使用范围比较广，很多在近似状态下使用。 4.模型描述 ：通过统计技术将多个标准变量在最小信息损失下转换为分类变量，获得高预测精度的多元线性判别方程。 二、多元线性判定模型 判别方程为： 上式中， 、 是权数； 、 是各种财务比率。 5.优缺点分析 ：预测精度比较高，但工作量比较大，且适用范围受到限制，多在近似状态下采用。 三、多元逻辑(Logit)模型 1.定义：是指通过寻求观察对象的条件概率，从而据以判断观察对象的财务状况和经营风险。 2.前提条件：不需要自变量多元正态分布及两组样本等协方差。