基于SVM和粗糙集理论的董事会效率评价研究
2011-09-28分类号:F276.6;F224
【部门】北京航空航天大学经济管理学院
【摘要】本文构建了影响董事会效率的指标体系,并首次采用支持向量机方法(SVM)建立了董事会效率评价的五级分类模型,通过粗糙集理论的属性约简方法来确定最优的输入指标组合。实验结果表明,本文建立的董事会效率评价模型的判别精度要优于已有模型,而通过对惩罚矩阵的合理调整,模型的判别精度可以进一步提高。
【关键词】董事会效率 多分类 支持向量机 粗糙集 指标选择
【基金】
【所属期刊栏目】中国软科学
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