一种基于多模型的财务风险精准识别方法

本发明涉及财务数据处理技术领域，具体为一种基于多模型的财务风险精准识别方法，包括以下步骤：S1、获取待识别公司财务原始数据，并将原始数据与中国经济金融研究数据库进行融合，以形成融合数据集；S2、对数据集进行预处理，以消除极端值对识别效果的影响；S3、选定影响财务风险现象识别的主要因素；S4、改进SMOTE算法数据再平衡；S5、将经过预处理、特征选择和再平衡后的数据分为训练集和测试集；S6、使用训练集训练融合模型，以获得最优分类器模型；S7、将测试集送入最优分类器模型进行风险检测，得出检测结果即预测结果；以便于实现对公司财务风险的高效、精准识别。