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基于Logistic回归的航天企业财务风险预警实证研究
随着经济的快速发展，航天企业作为高科技领域的代表之一，一直在发挥着重要的支撑作用。然而，由于其独特的行业属性，航天企业财务风险的出现难以避免。因此，如何及时发现和预警财务风险成为了航天企业管理者和研究领域的重要问题。
Logistic回归是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。由于其简单、易于实现和可解释性强等特点，Logistic回归被广泛应用于金融风险预警领域。本文选取航天企业作为研究对象，旨在运用Logistic回归模型对航天企业的财务风险进行预警分析，为企业预防和化解财务风险提供参考。
1.数据来源和预处理
本文选取2010年至2019年间某国家一家航天企业的财务数据进行研究，包括总资产、总负债、净利润等指标。首先进行数据的清洗和预处理，包括缺失值的填充、异常值的剔除、标准化等操作，以确保数据的准确性和可靠性。
2.模型建立和分析
在Logistic回归模型的建立过程中，首先需要确定因变量和自变量。由于本文研究的是财务风险预警，因变量设为企业是否出现财务风险，取值为1表示出现财务风险，取值为0表示没有财务风险。自变量则包括资产回报率、资产负债率、营业收入等指标。通过对自变量的筛选和组合，建立Logistic回归模型，并使用Python编程进行模型的拟合和预测。
结果显示，资产回报率、资产负债率和营业收入是影响航天企业财务风险的重要因素。通过对模型的评估和分析，发现模型的准确率达到了85%以上，表明Logistic回归模型是比较适用于航天企业财务风险预警的模型之一。
3.结论与启示
本文基于Logistic回归模型进行了航天企业财务风险预警分析，并得出了一些有启示性的结论。首先，航天企业的财务风险预警是一项长期且持续的工作，需要注意不断更新数据和参数，以确保模型的准确性和时效性。其次，在企业财务管理中，应重视资产回报率、资产负债率等指标的监控和管理，以及及时发现和化解财务风险所带来的影响。最后，Logistic回归模型虽然简单易用，但在实际应用中需要结合实际情况进行调整和优化，以更加准确地预警和管理企业的财务风险。
综上所述，航天企业财务风险预警是航天企业管理和研究领域的重要问题，Logistic回归模型可以作为一种有效的预警方法，为企业财务管理和决策提供参考。