基于最优模糊SVM的财务危机预警研究——来自成渝经济区上市公司的经验证据

发布时间：2017-11-13 12:05

  本文关键词：基于最优模糊SVM的财务危机预警研究——来自成渝经济区上市公司的经验证据

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【摘要】：以我国成渝经济区上市公司为研究对象,将模糊方法(Fuzzy Approach)引入支持向量机(Support Vector Machine,SVM),构建了模糊支持向量机(FSVM)模型,并对四种不同核函数下的FSVM进行了性能对比研究,同时,也与传统统计模型和其余人工智能模型进行了性能对比研究。实证结果表明,Gauss径向基核函数下的FSVM模型不仅较线性、多项式和神经元的非线性作用三种核函数下的FSVM模型具有更为优越的预测性能,同时,也显著优于传统统计模型和其余人工智能模型。
【作者单位】： 成都学院经济管理学院;成都理工大学商学院;
【基金】：成都学院校青年基金项目“‘成渝经济区’企业经营危机的智能预警方法及应用”(2013XJR07) 四川省教育厅人文社科项目“西部地区企业财务风险的PSO-SVM预警方法及应用”(14SB0359)
【分类号】：F832.51
【正文快照】： 一、引言随着经济全球化进程的不断加快,上市公司的竞争日益激烈,使得财务危机爆发的可能性大大增加。而一旦爆发财务危机,不仅威胁着上市公司的生存与发展,同时还严重损害投资者的投资利益,甚至也给国家经济的发展带来严峻的挑战。因此,开展财务危机预警研究,以准确地预测并

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 刘碧森;姚宇;王玲;;基于支持向量机的企业财务预警模型[J];电子科技大学学报;2007年S1期

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3 宋新平;丁永生;;基于最优支持向量机模型的经营失败预警研究[J];管理科学;2008年01期

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【共引文献】

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3 赵旭;辛制高;;企业风险预警管理模型研究[J];北京邮电大学学报(社会科学版);2010年01期

4 徐鹿;边s，

本文编号：1180583