核心指标总览
样本总量
6,819
1999–2009 年公司-年度
破产样本占比
3.23%
220 / 6,819 家（严重不平衡）
财务指标数量
95
含 1 项恒值列（建模剔除）
推荐模型 · F1
0.486
Random Forest + SMOTE
推荐模型 · PR-AUC
0.483
漏判率 ≈ 40.9%
项目简介
本实验以台湾证券交易所上市公司 1999–2009 年财务指标为分析对象，构建企业破产风险预警模型。 针对财务数据中破产样本占比极低（约 3.2%）的类别不平衡问题，采用 SMOTE 过采样与 class_weight 加权双轨方案，对逻辑回归、决策树、KNN、SVM、随机森林等 10 个模型方案进行 超参搜索与系统对比。由于 96.8% 样本为多数类，accuracy 会被虚高，因此以 Recall / F1 / PR-AUC 作为第一决策指标，并配套 Permutation Importance 与 SHAP 双重模型解释，从财务与企业战略角度给出可落地结论。
模型方案对比（按 F1 降序）
决策口径：Recall / F1 / PR-AUC 优先 · 特征选择已放入 Pipeline 防泄漏 · ROC-AUC 基于概率
| 模型 | 特征选择 | 不平衡方案 | Accuracy | Precision | Recall | F1 | ROC-AUC | PR-AUC |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Random Forest Classifier | No | SMOTE | 95.97% | 0.413 | 0.591 | 0.486 | 0.943 | 0.483 |
| Random Forest (FS) | Yes | SMOTE | 95.97% | 0.413 | 0.591 | 0.486 | 0.939 | 0.465 |
| Random Forest (class_weight) | No | class_weight | 94.87% | 0.345 | 0.659 | 0.453 | 0.941 | 0.477 |
| Support Vector Classifier | No | SMOTE | 94.57% | 0.279 | 0.432 | 0.339 | 0.851 | 0.276 |
| SVC (class_weight) | No | class_weight | 94.28% | 0.270 | 0.455 | 0.339 | 0.888 | 0.294 |
| Logistic Regression | No | SMOTE | 88.93% | 0.194 | 0.773 | 0.311 | 0.904 | 0.320 |
| K Nearest Neighbour (FS) | Yes | SMOTE | 89.81% | 0.197 | 0.705 | 0.308 | 0.869 | 0.246 |
| DecisionTree Classifier | No | SMOTE | 91.20% | 0.203 | 0.591 | 0.302 | 0.841 | 0.212 |
| K Nearest Neighbour | No | SMOTE | 91.42% | 0.203 | 0.568 | 0.299 | 0.832 | 0.190 |
| Logistic Regression (class_weight) | No | class_weight | 88.27% | 0.181 | 0.750 | 0.292 | 0.871 | 0.299 |
业务推荐：Random Forest（SMOTE，无特征选择）—— F1=0.486 · Recall=0.591 · PR-AUC=0.483 · ROC-AUC=0.943，
预期漏判率 ≈ 40.9%。建议将本模型作为财务预警红灯前置环节，触发后人工复核；
SMOTE 与 class_weight 双轨验证后，选择漏判更低且 F1 不显著下降者。
特征重要性（模型解释互证）
Permutation Importance（scoring = F1）
Borrowing Dependency0.0722
Cash Turnover Rate0.0132
Net Income To Total Assets0.0114
ROA(B) Before Interest…0.0114
Continuous Interest Rate (After Tax)0.0097
R&D Expense Rate0.0090
Total Asset Growth Rate0.0073
Current Liabilities/Liability0.0056
SHAP 平均 |SHAP|（少数类）
Borrowing Dependency0.0450
Continuous Interest Rate (After Tax)0.0295
Liability To Equity0.0218
Persistent EPS (4 Seasons)0.0216
Retained Earnings To Total Assets0.0166
Net Worth/Assets0.0162
Net Income To Total Assets0.0161
ROA(B) Before Interest…0.0160
战略解读：① 高负债依赖（Borrowing Dependency、Liability To Equity、Debt Ratio %）是破产的首要先行信号，
应纳入贷后/投资尽调的强制红灯指标；② ROA、盈利质量、现金造血能力类指标排名靠前，说明盈利质量与现金流
对存续至关重要；③ 建议将重要性 Top 指标组合为「财务健康评分卡」，按月滚动监控阈值变化。
可视化
模型对比 · F1 / Recall / ROC-AUC
SHAP 摘要图（最优模型）
