基于支持向量机的中国上市公司财务困境预测

摘要：

针对传统预测模型的不足,探讨支持向量机(Support Vectors Machine,SVM)模型在中国上市公司财务困境预测中的作用.通过SVM与传统的多元线性回归(Multi Linear Regression,MLR)和Logit分析(Logit Analysis,LA)的实证对比和模型分析,得出SVM在20组测试样本集上的平均误判率是最好的,显著优于MLR,也优于LA,证实了SVM模型用于财务困境预测的有效性和优越性.

关键词：SVM、财务困境、中国上市公司

所属期刊栏目：26

分类号：TP311.13;TP18(计算技术、计算机技术)

资助基金：厦门大学校科研和教改项目0630-E11090

在线出版日期：2006-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：105-107