基于SMOTE-XGBoost的外贸企业财务危机预警模型

来源：计算机工程与应用杂志2024年第11期北京时间：

作者：吴增源, 金灵敏, 韩香丽, 王泽林, 伍蓓

单位：1.中国计量大学 经济与管理学院，杭州 310018；2.浙江工商大学 管理工程与电子商务学院，杭州 310018

摘要：外需萎缩和保护主义加剧大大提高了外贸企业的经营风险，外贸企业陷入财务危机的风险加大。针对外贸企业财务危机预警准确率不高的难题，优化预警指标体系，并提出基于SMOTE-XGBoost的组合模型。建立融合财务指标和宏观外贸指标的财务危机预警指标体系；构建合成少数类过采样技术（SMOTE）和极限梯度提升算法（XGBoost）的组合模型，对我国外贸企业数据进行分析。研究发现SMOTE-XGBoost组合模型能够有效提高预测准确率，ACC、recall、F1-score、AUC值均优于其他模型，且具有良好的稳定性。该模型能够帮助外贸企业提前发现可能的财务风险，避免陷入财务危机。

关键词：财务危机预警,外贸企业,不平衡数据,XGBoost