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[期刊] 统计研究
[作者]
方匡南 杨阳
针对分类问题,本文提出了稀疏组Lasso支持向量机方法(Sparse group lasso SVM,SGLSVM),即在SVM模型的损失函数中引入SGL惩罚函数,能同时进行组间变量和组内变量的筛选。由于SGL-SVM的目标函数求解比较复杂,本文又提出了一种快速的双层坐标下降算法。通过模拟实验,发现SGL-SVM方法在预测效果和变量选择上均要优于其他方法,对于变量具有自然分组结构且组内是稀疏的数据,本文方法在提高变量选择效果的同时又能提高模型的预测精度。最后,本文将SGL-SVM方法应用到我国制造业上市公司财务困境预测中。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
李波 何建敏
企业财务困境分析对商业银行和各种投资者而言具有重要的意义,本文研究了支持向量机模型的基本原理,并对支持向量机在企业财务困境分析中的应用进行了实证分析,结果表明支持向量机模型与其他模型相比具有较好的效果,值得深入研究。
[期刊] 当代财经
[作者]
谢赤 罗长青
精确的财务困境预测对企业管理层、投资者、债权人、监管层等利益相关者有重要意义。在对国内外最新的财务困境预测的研究成果进行总结与评价的基础上,根据各预测方法对总体的分布限制,将预测方法分为参数方法和非参数方法两大类别,比较分析了各类方法的优势和不足。同时,探讨了财务困境预测方法的新思路,发现运用新的人工智能方法以及联合预测方法与财务困境预测研究将是今后的发展趋势。
关键词：
财务困境 预测 参数方法 非参数方法
[期刊] 当代经济科学
[作者]
谢赤 罗长青 王蓓
精确的财务困境预测对企业管理层、投资者、债权人、监管层等有着十分重要的意义。本文以支持向量机(SVM)为基础,选取高斯核函数为内积函数,分析惩罚参数和核参数对模型的影响,并通过5-fold cross-vali-dation方法与网格搜索算法选取最优参数,构建财务困境预警的SVM模型。相关的实证结果表明,SVM模型在提前3年的情况下仍能取得较好的预测效果,在预测效率上优于传统的多元判别分析方法。
关键词：
财务困境 预警 支持向量机
[期刊] 运筹与管理
[作者]
赵冠华
为了提高财务困境预测的正确率,减少模型的训练样本数和训练时间,在传统支持向量机(SVM)预测模型的基础上,将遗传算法、信息熵和缩减记忆算法应用于最小二乘支持向量机(LS-SVM),提出了一种基于遗传算法和信息熵的缩减记忆式最小二乘支持向量机预测模型。并独立推导出了适合财务困境预测这一离散序列的熵以及支持向量机核函数的表达式,同时,给出了这一改进模型的实现步骤。实验结果表明,该模型无论是预测正确率,还是训练样本的数量和训练时间,都显著优于最小二乘支持向量机以及传统支持向量机模型。
[期刊] 投资研究
[作者]
陈晓 陈治鸿
[期刊] 工业技术经济
[作者]
刘益平 仇冬芳
本文运用支持向量机技术,以我国上市公司为研究样本,建立了一种新型的财务困境预警模型。通过对该模型的反复调整,得到了较高的预测精度和较好的推广能力。与其它财务困境预警模型相比,我们所建立的支持向量机模型在对上市公司财务困境预警方面具有便于使用、预测精度高等特点,具有广阔的实际应用前景。
关键词：
支持向量机 上市公司 财务预警
[期刊] 技术经济
[作者]
牛俊磊 程龙生
针对上市公司财务困境预测中产生的不平衡数据,研究了一种用于分类不平衡数据的改进的马田系统,并给出实施过程和分类器。对若干UCI数据集进行了实验比较,结果表明该方法对于不平衡数据有较好的分类效果,且能筛选出重要变量以降维。最后,运用该方法对上市公司的财务困境进行预测的实证研究结果表明,该方法在不平衡数据的条件下在识别处于财务困境的上市公司方面具有良好的效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏世振,薛跃,陈传明
传统的企业财务困境预测模型变量选择方法存在如下不足:数学模型的选择与变量选择相关性极大;变量选择与样本选择相关;变量的数目受到限制,未能充分反映企业财务的全部信息;对非线性响应考虑不够。对于具有非线性响应的财务预测模型来说,变量选择极大地影响到所建模型的好坏。使用正交设计和神经网络可以解决非线性响应问题,得到更合理的模型及结果。
关键词：
变量选择 财务困境 正交设计 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨青龙 田晓春 胡佩媛
文章综合考虑企业的财务和非财务因素,利用LASSO方法对企业财务困境预测指标进行筛选,然后使用决策树、随机森林、SVM、最近邻法这四种数据挖掘方法,以及常见的logistic模型,分别建立企业财务困境预测模型。结果表明:不能忽视非财务因素在企业财务困境预测中的作用;并非所有数据挖掘方法都优于常用的logistic模型;LASSO方法能在降维的同时保证企业财务困境预测的准确性,实现模型的精简。
关键词：
财务困境预测 LASSO 变量选择
[期刊] 预测
[作者]
宋新平 丁永生 曾月明
传统的基于统计技术的变量筛选法不能保证财务困境预警模型的精度。本文提出了用遗传算法同时优化输入变量和支持向量机参数的方法。实证研究表明:该同步方法在降低变量维数的同时得到较好的预测精度,其得到的优化变量集也具有较强的经济含义。
[期刊] 审计与经济研究
[作者]
庄倩 陈良华
财务困境理论核心内容是如何提高预测动态性能力。探讨财务困境的动态性内涵和划分动态发展过程不同时期特征,建立过程模型和判别模型,改进了财务困境的动态预测方法。应用卡尔曼滤波思想,设计通用的超前n步预测算法,优化前瞻性预测功能。
[期刊] 统计与决策
[作者]
章之旺,邵君利
[期刊] 运筹与管理
[作者]
赵冠华
为了提高财务困境预测的正确率,改善模型预测的效果,将邻域粗糙集和遗传算法应用于对偶约束式最小二乘支持向量机,提出了一种基于邻域粗糙集属性约简的对偶约束式最小二乘支持向量机预测模型。同时,给出了这一改进模型的实现步骤。实证结果表明,通过邻域粗糙集指标预处理和遗传算法参数优化后,不但提高了模型预测的正确率,还降低了模型运行的时间,证实了该模型应用于财务困境预测是有效的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马超群 何文
文章借助上市公司提前三年的财务比率数据,采用不同的样本比例和分界点,及其不同样本观测期对基于Cox的财务困境时点预测模型的判别能力和稳定性进行了分析。结果表明,该模型不但能提供80%以上的判别精度,而且具有估计公司未来存活时间的能力,可提供困境发生的时点预测,具有"判断"和"化解"风险的双重功能,是其他预警模型所无法实现的,是一种更为直观、动态和精确的财务困境预测方法。
关键词：
财务困境 生存分析 Cox模型 时点预测
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