基于PCA-k-means和PSO-SVM的AI上市公司财务预警

通过探索影响人工智能上市公司市值增长率的财务指标,建立融合主成分分析(PCA)和k-means的PCA-k-means模型,并将指标归类为盈利、效率、负债、成长因子。围绕ST公司和非ST公司的分类建立融合粒子群算法和支持向量机(PSO-SVM)模型,为财务预警工作提供支撑。实验选取了2019年人工智能行业42家非ST公司和8家ST公司的数据。结果表明,营运能力是人工智能上市公司最核心的成长能力,市场投资不仅关注短期利润更注重长期回报,行业投资趋于理性和稳健。