基于主成分分析和支持向量机的企业盈利能力预测

文章针对中国建筑业上市公司样本规模较小,常规预测方法难以奏效的特点,尝试将支持向量机应用于其盈利能力预测。首先从不同的角度选择盈利能力单项指标,以此为基础构建反映公司盈利能力的集成指标,结合2001—2014年中国A股建筑业上市公司的数据,构建基于支持向量的盈利能力预测模型,对样本公司的盈利能力进行预测。研究结果显示,经过训练的支持向量机模型能较为成功地预测样本公司的盈利能力,2003—2014年的预测准确率均超过80%;通过与BP神经网络的对比试验可以发现,在预测中国建筑业上市公司盈利能力方面,支持向量机表现出了较明显的优势。