中小企业财务决策-风险预测数据集

关于数据集

该数据集涵盖了中小企业 (SME) 的财务决策行为。它融合了结构性属性（例如中小企业的成立年限、规模、类型和行业）以及行为财务指标（包括素养、风险管理、评估和决策实践）。此外，它还引入了流动性稳定性、数字金融采用率和收入类别等现代商业变量，从而为了解中小企业的财务健康状况提供了更丰富的见解。

该数据集包含约 10,000 行和 33 列，非常适合进行稳健的研究和机器学习实验。每条记录代表一家中小企业，并在其财务素养、风险应对、管理风格和财务分析方面提供详细评分。其中最重要的一列是目标变量 Financial_Distress，这是一个二进制标签，其中 0 = 稳定，1 = 困境，研究人员和从业人员可以借此构建财务稳定性和风险敞口的预测模型。

该数据集对于分类任务、风险预测模型和行为金融学研究极具价值。机器学习从业者可以尝试使用逻辑回归、梯度提升、XGBoost 或深度神经网络等模型来预测中小企业的困境。学者和政策制定者可以利用它来研究行为指标如何影响中小企业的韧性，而商业分析师则可以对不同行业和不同规模企业的决策模式进行基准测试。

总体而言，该数据集为预测分析、研究和政策设计提供了丰富的基础。它有助于探索以下关键问题：金融素养如何影响中小企业的生存？有效的风险管理和财务分析能否减轻困境？数字金融的采用能否提高韧性？通过结合结构性、行为性和现代金融指标，该数据集可作为推进中小企业金融决策研究和应用的多功能资源。