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基于改进支持向量机的上市公司财务困境判别研究  
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【英文篇名】 An Improved-SVM-based Research on the Discrimination of Listed Companies' Financial Distress
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【作者】 韩立岩; 宋晓东; 姚伟龙;
【英文作者】 Han Liyan; Song Xiaodong and Yao Weilong (School of Economics and Management; Beihang University; Beijing 100191);
【作者单位】 北京航空航天大学经济管理学院;
【文献出处】 管理评论 , Management Review, 编辑部邮箱 2011年 05期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 非平衡; 支持向量机; 双隶属度; 财务困境; 上市公司;
【英文关键词】 class imbalance; support vector machine; dual membership; financial crisis; listed companies;
【摘要】 针对上市公司财务困境判别研究的不足,本文构建了财务困境判别的双隶属模糊支持向量机模型,使每个训练样本依双隶属度同时隶属于两个类别;考虑到财务困境判别研究中两类样本非平衡的问题,本文构建了一种基于非平衡数据的改进支持向量机模型。实证结果表明,与已有的支持向量机模型相比,本文构建的改进支持向量机模型在对上市公司财务困境进行判别时精度更高,具有良好的应用价值。
【英文摘要】 Based on the existing researches,we use dual membership fuzzy support vector machine(SVM) model to analyze listed companies financial distress.In this model,each sample belongs to two classes according to its dual membership.To solve the class imbalance problem in financial distress,we propose a new SVM model called CI-FSVM.Empirical results show that the discrimination accuracy of CI-FSVM is significantly better than other existing SVM models and the new model has great application value.
【基金】 国家自然科学基金项目(70831001;70821061); 北京市自然基金项目(9102013)
【更新日期】 2011-08-04
【分类号】 F275;F224
【正文快照】 引言财务困境又称财务危机,一般指现金流量不足以补偿现有债务,并会威胁到企业顺利运营时的财务状况,严重时可能导致企业破产。对上市公司的财务状况进行全面深人的分析以及科学合理的预测,不仅关系到企业本身的生存和发展,而且影响到金融投资机构和市场监管部门的决策。?

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