■ 张康林 叶春明

上海理工大学管理学院 上海 200093

0 引言

2020年，新冠肺炎疫情的爆发使世界经济遭受沉重打击，许多企业也陷入了财务困境，相比于从前，它们破产风险剧烈增加，而企业是全球经济的重要组成部分，也是经济增长的基础，更是社会进步的重要推动力，对公司进行破产预测变得愈加重要[1]。同时，预测公司未来的命运，一直都是金融机构、基金经理、贷款人、政府和经济利益相关者关注的重点，破产预测的结果不仅能够帮助投资者做出有效决策，还能提前警示公司管理层，帮助管理层提前实施保护措施，从而降低公司破产风险。

截止到2020年，企业破产预测研究主要从两个角度出发，分别是破产预测指标的选取和破产预测模型的选取。

对于破产预测指标，1966年，Beaver 首次提出在企业破产预测研究中，财务指标具有很高的研究价值[2]。自此，许多学者也都开始使用企业财务指标进行企业破产预测相关研究[3-4],比如Tian 等人[5]使用留存收益/总资产、总负债/总资产和流动负债/销售额3个财务比率指标构建了日本企业破产预测模型，并取得了良好的预测结果。但由于企业破产数据集具有高维的特性，影响模型分类性能，需要进行特征提取，文献[5]使用了自适应LASSO 方法筛选出了3 个财务指标作为预测变量；Kou等人[6]提出了一种两阶段多对象特征选择算法进行了特征提取，在中小企业破产预测模型中实现了类似的分类性能；Liang 等人[7]还使用3 种滤波器和两种基于包装的方法对财务比率和公司治理指标进行了特征选择，通过对比预测性能，确定了最佳特征选择方法。……