基于改进支持向量机的上市公司财务困境判别研究
2011-05-25分类号:F275;F224
【部门】北京航空航天大学经济管理学院
【摘要】针对上市公司财务困境判别研究的不足,本文构建了财务困境判别的双隶属模糊支持向量机模型,使每个训练样本依双隶属度同时隶属于两个类别;考虑到财务困境判别研究中两类样本非平衡的问题,本文构建了一种基于非平衡数据的改进支持向量机模型。实证结果表明,与已有的支持向量机模型相比,本文构建的改进支持向量机模型在对上市公司财务困境进行判别时精度更高,具有良好的应用价值。
【关键词】非平衡 支持向量机 双隶属度 财务困境 上市公司
【基金】国家自然科学基金项目(70831001;70821061);; 北京市自然基金项目(9102013)
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