近日，吉林财经大学相关研究团队在统计建模与财务风险预警领域取得新进展。由吉林财经大学校长马秀颖教授、吉林财经大学统计与数据学院2021级研究生郝立宁、吉林财经大学大数据与交叉科学研究院院长木仁教授、吉林财经大学统计与数据学院崔巍教授合作完成的论文《改进判别分析模型及其在上市公司财务风险预警问题中的应用》发表于《数理统计与管理》2026年第45卷第3期，该期刊为吉林财经大学认定的B类期刊。该成果得到国家社科基金重大项目[24&ZD063]、国家自然科学基金面上项目[72371115]及吉林省自然科学基金项目[20230101184JC]的项目支持。

    该研究针对传统判别分析模型在财务风险识别中的不足，提出了考虑指标间数据逻辑关系的改进模型，并基于中国A股非金融上市公司财务比率数据开展实证分析，为上市公司财务风险预警和企业经营风险识别提供了新的方法参考，体现了学校在统计学、数据科学与经济管理交叉融合研究方面的持续探索。

【成果展示】

[1] 马秀颖,郝立宁,木仁（通讯作者）等.改进判别分析模型及其在上市公司财务风险预警问题中的应用[J].数理统计与管理,2026,45(3):381-398.

《数理统计与管理》：期刊于1982年由中国科学技术协会主管、中国现场统计研究会主办的统计学学术期刊，主要刊登数理统计、应用概率、运筹学及经济数学方法等方面的理论与应用研究成果，入选CSSCI、北大核心、CSTPCD等重要期刊目录，其作为中国学术期刊的第一批成员，被中国学术期刊文摘首批收录为源期刊。