【摘 要】
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随着国企混合所有制改革的不断深入,出现了大量国企并购行为,然而很多国企由于盲目并购而导致并购绩效不佳。为了使国企更好地开展并购活动,对并购风险预警是十分重要和必要
【机 构】
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北京交通大学经济管理学院中国企业兼并重组研究中心,北京邮电大学计算机学院
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“基于混合所有制改革动因的竞争性国企股权重组有效性研究”(17BGL074),教育部人文社会科学基金项目“机构投资者、国企并购行为与并购绩效”(16YJA630079)。
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随着国企混合所有制改革的不断深入,出现了大量国企并购行为,然而很多国企由于盲目并购而导致并购绩效不佳。为了使国企更好地开展并购活动,对并购风险预警是十分重要和必要的,直接关系到并购双方的利益,甚至影响国企改革的成效。通过设计影响国有上市公司并购风险指标评价体系,利用Python爬取网页和文本数据,应用机器学习XGBoost算法构建预警模型实现风险的计量、监测、预警和管理,并将结果与其他经典模型作对比实验以评价预警效果,最后运用多元线性回归模型研究并购风险显著性因素。实证结果表明,基于XGBoost算法的预
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