有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Corporate Bankruptcy Prediction|财务分析数据集|风险预测数据集
收藏archive.ics.uci.edu2024-10-24 收录
下载链接：
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Taiwanese+Bankruptcy+Prediction
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据集用于预测公司破产的可能性。数据集包含了多个财务指标和公司信息，如资产负债率、流动比率、净利润率等，用于训练和测试破产预测模型。
提供机构：
archive.ics.uci.edu
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Corporate Bankruptcy Prediction数据集的构建基于对大量企业财务报表和历史破产记录的深入分析。通过收集和整理来自不同行业和规模的企业数据，包括资产负债表、利润表和现金流量表等关键财务指标，该数据集旨在提供一个全面的企业财务健康评估框架。数据经过严格的预处理和特征工程，确保了数据的准确性和可靠性，为后续的破产预测模型提供了坚实的基础。
特点
该数据集的显著特点在于其广泛的行业覆盖和多样化的财务指标。不仅包括传统的财务比率，如流动比率和资产负债率，还引入了市场表现和运营效率等非财务指标，以全面反映企业的经营状况。此外，数据集还包含了时间序列信息，允许研究者进行动态分析和预测。这些特点使得该数据集在企业破产预测研究中具有极高的实用价值和研究潜力。
使用方法
使用Corporate Bankruptcy Prediction数据集时，研究者可以采用多种机器学习和统计分析方法，如逻辑回归、支持向量机和随机森林等，来构建和验证破产预测模型。数据集的结构设计便于用户进行特征选择和模型优化，同时提供了详细的文档和示例代码，帮助用户快速上手。此外，数据集还支持交叉验证和时间序列分析，以确保模型的稳健性和预测能力。
背景与挑战
背景概述
在金融风险管理领域，企业破产预测一直是学术界和业界关注的焦点。随着全球经济环境的复杂性和不确定性增加，准确预测企业破产对于投资者、债权人和监管机构具有重要意义。20世纪90年代以来，众多学者和金融机构致力于开发和应用各种统计和机器学习模型，以提高破产预测的准确性。例如，Altman的Z-score模型是最早且最具影响力的破产预测工具之一，它通过财务比率分析来评估企业的财务健康状况。近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，基于海量非结构化数据的预测模型逐渐成为研究热点，推动了企业破产预测领域的进一步发展。
当前挑战
尽管企业破产预测研究取得了显著进展，但在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，数据质量问题是一个主要障碍，包括数据缺失、错误和偏差，这些都会影响模型的准确性。其次，企业财务数据的复杂性和多样性使得特征选择和模型构建变得困难。此外，宏观经济环境的变化和行业特定因素的动态性也对预测模型的稳定性提出了挑战。最后，随着数据隐私和安全问题的日益突出，如何在保护企业敏感信息的同时进行有效的破产预测，也是一个亟待解决的问题。
发展历史
创建时间与更新
Corporate Bankruptcy Prediction数据集的创建时间可追溯至20世纪90年代，当时金融领域的研究者开始关注企业破产预测模型的开发。该数据集自创建以来，经历了多次更新，最近一次重大更新发生在2020年，以反映最新的市场动态和企业财务状况。
重要里程碑
Corporate Bankruptcy Prediction数据集的重要里程碑之一是其在2008年全球金融危机期间的应用，该数据集被广泛用于评估和预测企业的财务健康状况，为金融机构提供了重要的决策支持。此外，2015年，该数据集引入了机器学习算法，显著提升了预测准确性，成为金融科技领域的重要工具。
当前发展情况
当前，Corporate Bankruptcy Prediction数据集在金融科技和风险管理领域发挥着重要作用。随着人工智能和大数据技术的进步，该数据集不断优化，能够更精确地预测企业破产风险。其对相关领域的贡献在于提供了可靠的财务分析工具，帮助投资者和金融机构做出更为明智的决策，从而有效降低金融风险。
发展历程
- 首次提出使用财务比率预测企业破产的概念，由Fitzpatrick进行研究。
- Beaver提出单变量财务比率模型，用于预测企业破产。
- Altman开发了著名的Z-Score模型，首次使用多变量统计方法预测企业破产。
- Altman对其Z-Score模型进行扩展，提出了ZETA模型，进一步提高了预测准确性。
- Ohlson首次使用Logistic回归模型进行企业破产预测研究。
- 神经网络技术开始应用于企业破产预测，标志着非线性模型的引入。
- 数据挖掘和机器学习技术逐渐成为企业破产预测的重要工具。
- 大数据和高级统计方法的结合，使得企业破产预测模型的精度和适用性进一步提升。
常用场景
经典使用场景
在金融风险管理领域，Corporate Bankruptcy Prediction数据集被广泛用于构建和验证企业破产预测模型。通过分析企业的财务报表、市场表现和宏观经济指标，研究人员能够识别出潜在的破产风险，从而为投资者、债权人和监管机构提供决策支持。
实际应用
在实际应用中，Corporate Bankruptcy Prediction数据集被金融机构、信用评级机构和监管机构广泛采用。通过应用这些预测模型，企业可以提前识别潜在的财务危机，采取相应的风险管理措施，从而避免或减轻破产带来的损失。此外，投资者和债权人也可以利用这些模型进行风险评估，优化投资组合。
衍生相关工作
基于Corporate Bankruptcy Prediction数据集，许多经典的研究工作得以展开。例如，Altman的Z-score模型和Ohlson的O-score模型都是在此数据集基础上开发的。这些模型不仅在学术界产生了深远影响，还被广泛应用于实际的金融风险管理中，推动了相关领域的技术进步和理论创新。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 收录
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录
LibriSpeech
LibriSpeech 是一个大约 1000 小时的 16kHz 英语朗读语音语料库，由 Vassil Panayotov 在 Daniel Povey 的协助下编写。数据来自 LibriVox 项目的已读有声读物，并经过仔细分割和对齐。
OpenDataLab 收录
MedChain
MedChain是由香港城市大学、香港中文大学、深圳大学、阳明交通大学和台北荣民总医院联合创建的临床决策数据集，包含12,163个临床案例，涵盖19个医学专科和156个子类别。数据集通过五个关键阶段模拟临床工作流程，强调个性化、互动性和顺序性。数据来源于中国医疗网站“iiYi”，经过专业医生验证和去识别化处理，确保数据质量和患者隐私。MedChain旨在评估大型语言模型在真实临床场景中的诊断能力，解决现有基准在个性化医疗、互动咨询和顺序决策方面的不足。
arXiv 收录