企业破产的决定因素：基于台湾的逻辑回归分析

企业破产对投资者、政府和社会有重大影响。通过财务指标预测破产提供了一种早期预警机制以减轻风险。以往的研究通常采用财务比率、逻辑回归和机器学习方法。然而，许多现有研究更关注模型本身的性能，而非可解释性。本研究的目的是分析来自台湾的公开公司数据，应用互信息和基于相关性的特征选择，并估计逻辑回归模型以识别对破产产生积极或消极影响的最重要因素。通过将特征选择步骤与透明且可解释的模型相结合，本研究在两个方面为该领域作出了贡献：第一，提供了在可信数据集下的关键财务比率列表；第二，提供了多种因素（如债务比率）如何影响破产风险的可解释证据。研究结果意在通过提供一组实用的早期预警指标来帮助公司管理者、贷款方和监管机构。