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题名基于最优支持向量机模型的经营失败预警研究
被引量:14
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作者
宋新平
丁永生
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机构
东华大学旭日工商管理学院
东华大学信息科学与技术学院
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出处
《管理科学》
CSSCI
2008年第1期115-120,F0003,共7页
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基金
教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(07JZD0020)
教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-04-415)
上海市教育委员会科研创新项目(08ZS33)
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文摘
根据中国资本市场的实际和样本数据特点,设计一套从样本准备到模型参数优化、再到模型比较的集成解决方案,对上市公司经营失败进行预警,通过实验分析参数调整和核函数选择对支持向量机建模的影响,寻求最优的支持向量机模型。实证结果表明,经营失败预警应用中,参数和核函数的选择对预警模型有较大影响,基于最优支持向量机模型的预测效果优于统计方法和神经网络方法,支持向量机适合中国上市公司分行业小样本的实际,特别处理事件作为经营失败样本切分标准对模型产生一定影响。
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关键词
经营失败预警
参数与核函数
最优支持向量机模型
人工智能
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Keywords
business failure prediction
model parameter and kernel function
the optimized support vector machine model
artificial intelligence
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分类号
F275
[经济管理—企业管理]
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