摘要：线性模型和广义线性模型已广泛地用于社会经济、生产实践和科学研究中的数据分析和数据挖掘等领域，如公司财务预警，引入L1范数惩罚技术的模型在估计模型系数的同时能实现变量选择的功能．本文将Ll范数正则化Logistic回归模型用于上市公司财务危机预报，结合沪深股市制造业ST公司和正常公司的T一2年财务数据开展实证研究，对比Logistic回归和L2正则化Logistic回归模型进行对比分析．实验结果表明L1正则化Logistic回归模型的有效性，其在保证模型预测精度的同时提高模型的解释性．

关键词：财务预警 l1范数惩罚 正则化技术 逻辑回归 

单位：华东交通大学信息工程学院 江西南昌330013 江西财经大学科研处 江西 南昌330013