Incorporating textual and management factors into financial distress prediction: A comparative study of machine learning methods

Financial distress prediction (FDP) has been widely considered as a promising approach to reducing financial losses. While financial information comprises the traditional factors involved in FDP, nonfinancial factors have also been examined in recent studies. In light of this, the purpose of this study is to explore the integrated factors and multiple models that can improve the predictive performance of FDP models. This study proposes an FDP framework to reveal the financial distress features of listed Chinese companies, incorporating financial, management, and textual factors, and evaluating the prediction performance of multiple models in different time spans. To develop this framework, this study employs the wrapper-based feature selection method to extract valuable features, and then constructs multiple single classifiers, ensemble classifiers, and deep learning models in order to predict financial distress. The experiment results indicate that management and textual factors can supplement traditional financial factors in FDP, especially textual ones. This study also discovers that integrated factors collected 4 years prior to the predicted benchmark year enable a more accurate prediction, and the ensemble classifiers and deep learning models developed can achieve satisfactory FDP performance. This study makes a novel contribution as it expands the predictive factors of financial distress and provides new findings that can have important implications for providing early warning signals of financial risk.     

多任务深度卷积网络的CT图像方向校正

针对医学电子计算机断层扫描(CT)图像方向校正问题,提出一种并行卷积回归(PCRN)多任务深度学习网络.通过侧旋角度正回归和翻转概率逻辑回归,求得校正参数来精准地校正图像.进一步,针对医学图像训练样本稀缺的情况,提出一种串行回归(SCRN)的深度学习架构,弥补并行卷积回归网络在小样本情况下校正精度不足的问题.实验结果表明:在样本充分,并行卷积回归网络和样本稀缺情况下,串行卷积回归网络对小角度偏转、大角度偏转和翻转的腹部CT图像校正结果都优于传统的配准方法.     

自然地理野外实习研究

关于自然地理野外实习的研究,大多侧重于实习模式、实习基地建设等方面,针对具体的过程、效果评价等研究不足.本文以聊城大学自然地理野外实习为例进行探析,运用建构主义的观点提出了影响实习效果的五大因素以及相关对策,对野外实习改革具有一定的理论意义.     

坐标本征态的 Fock 表象表示

利用由 Dirac 符号表示的线性谐振子的本征态，引入了 Fock 表象，并通过线性谐振子本征态的完备性和厄米多项式的母函数得出了坐标本征态在 Fock 表象中的具体表达式，为进一步发展 Dirac 符号做好了铺垫。     

串联系统备件满足率分配及配置优化

备件作为装备维修保障的重要物质资源,装备研制单位需要将使用方提出的备件满足率要求进行合理分配,为合理制定备件配置方案提供输入,已成为目前装备研制阶段急需解决的重要问题之一.针对备件满足率只有统计定义的问题,论文研究了单备件满足率和串联系统备件满足率的概率性质,给出了其概率模型,揭示了备件满足率的内涵和工程意义.在此基础之上,以串联系统备件满足率的概率模型为基础,研究了系统备件满足率的两种分配方法,即线性代数分配模型和以备件总重量最小为目标的备件配置优化模型,为合理制定串联系统备件保障方案提供了理论依据.     

NA列部分和乘积的极限定理

讨论NA列部分和乘积的中心极限定理和几乎处处中心极限定理,并将独立同分布(i.i.d.)随机变量序列的部分和乘积的几乎处处中心极限定理的权重由dn=exp(logαn)/n推广到dn=log(cn+1)/cnexp(logαn),0≤α1 2的情形,其中0cn→∞,limn→∞(cn+1)/cn=c∞.1     

西柏坡时期的廉政文化建设

西柏坡时期的廉政文化建设主要包括廉政思想文化、廉政制度文化和廉政建设实践。其中"两个务必"和"进京赶考"是西柏坡时期廉政思想文化建设的主要内容,"三项制度"和"六条规定"是西柏坡时期廉政制度文化建设的主要内容,领导率先垂范、自觉接受监督和设立相关机构是西柏坡时期廉政文化建设的具体实践。     

基于串空间模型的认证测试方法

串空间模型认证测试方法是定理证明安全协议分析法中最具有代表性的一类.利用串空间模型理论对Needham-Schroeder(N-S)公钥协议中中间人攻击问题进行形式化分析与设计,并对其进行证明.与原有技术相比,该方法更为形式化,协议分析人员可以很方便地进行手动分析,并且更有利于协议分析自动化工具的实现.     

弘扬方志敏精神与社会主义核心价值观的践行传承

在八一精神的感召下，方志敏领导发动了赣东北的弋横暴动，在艰苦的革命斗争实践中形成了“爱国、创造、清贫、奉献”的方志敏精神，体现了“爱国、自由、平等、公正”的思想。当前我国正在进行“四个”方面建设，继承并弘扬方志敏精神，对践行社会主义核心价值观，树立和发扬以爱国主义为核心的民族精神和以改革创新为核心的时代精神，有着重要的现实意义。