基于Stacking集成模型的制造业上市企业财务困境预测研究
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摘要：近年来，随着中国制造业的快速发展，上市制造企业的财务困境风险日益加剧，尤其是在2018—2023年间，制造业在ST企业中的比例一直很高，凸显了财务危机的严峻性。为应对这一挑战，文章基于沪深A股1 914家制造业上市公司的财务和非财务数据，应用Stacking集成学习模型进行财务困境预测。集成模型以决策树、随机森林、XGBoost以及CatBoost模型作为基学习器，逻辑回归模型作为元学习器，通过集成多种算法的优势，提升了预测的准确性和稳健性。（剩余9120字）