基于支持向量机的国内上市公司运营预测

摘要：

上市公司作为推进现代经济发展方式转变的重要力量,其健康运营与社会各个方面利益紧密相关.因而对上市公司运营预测进行有效预测极具现实意义.利用八爪鱼爬取了2016～2019年沪深A股上市公司的相关数据,采用随机森林和支持向量机算法提取了最优特征,并分别建立SVM模型进行了验证,通过对预测模型的对比进行了特征选择和评价.结果表明:对原始数据进行特征优化后建立的SVM模型,其预测准确率F值由0.66提升至0.85,这说明在基于S V M模型进行破产预测时,样本特征优化对提高模型预测的准确率是有效的.

关键词：上市公司、支持向量机、随机森林、破产预测

所属期刊栏目：24

分类号：F275(企业经济)

在线出版日期：2022-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：251-254