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基于粗糙集-支持向量机的财务危机预警实证研究

2013-10-30分类号:F275

【作者】王谦  时文超  西凤茹  
【部门】辽宁科技大学工商管理学院  
【摘要】文章提出了以粗糙集与支持向量机相结合的技术方法,应用于我国制造业上市公司财务危机预警研究中。对106个训练样本和40个检测样本进行实证分析之后,结果表明粗糙集的引入有效的消除了冗余的数据信息,提高了模型整体的预测精度和有效性。遗传算法在支持向量机模型参数的设定中起到了全局搜索的功能,有效避免了人为设定的局限性。实证表明该模型具有97.17%的训练精度和87.5%的预测精度,具有良好的学习和预警能力。
【关键词】财务危机预警  粗糙集  支持向量机  遗传算法
【基金】2011年辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划资助项目(LJQ2011010)
【所属期刊栏目】统计与决策
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