标题：基于集成学习模型的企业财务绩效预测管理方法研究
作者：刘玮瑶
作者单位：西安文理学院，陕西 西安 700065
关键字：企业财务绩效预测；集成学习；Stacking；嵌套交叉验证
摘要：针对传统线性模型难以刻画高维、非线性与跨期相关财务信号的问题，基于上市公司公开财报与交易口径数据，构建面向企业财务绩效的预测模型。数据覆盖327家企业、69项年频指标，经特征筛选得到27个关键指标。方法上采用两层Stacking集成学习模型，并以时间阻断和企业分组结合的嵌套交叉验证与OOF训练。模型评估结果表明，集成模型的准确度为0.858、平衡准确率为0.842、F1为0.836、ROC曲线下面积为0.905、布里尔分数为0.149，较最佳单模型实现稳定提升；特征分析显示基本每股收益、流动比率、ROA及周转类指标对分类贡献突出，概率输出总体校准良好。研究为企业财务绩效预测提供了可复现、稳健且可解释的技术路径。局限在于尚未开展跨市场外部验证与成本敏感目标评估，未来可引入更高频经营与文本特征，并进行阈值优化与迁移检验。