【作者】 王凡； 张杰；

【Author】 Wang Fan Zhang Jie (Economics and Management School of Beijing University of Technology,Beijing 100022)

【机构】 北京工业大学经济与管理学院；

【摘要】 针对样本数据较少的特点,本文将基于小样本的支持向量机方法用于我国上市公司信用风险评价中,对支持向量机方法、神经网络方法、逻辑回归方法的应用效果作了比较和分析,给出了我国上市公司信用风险的实证结果,结果表明支持向量机方法用于信用风险评估中是有效的。更多还原

【Abstract】 Because of the small samples,the paper uses Support Vector Machine(SVM)technique based on small samples to evaluate the Listed Companies’ Credit Risk.The comparison of SVM with Back Propagation(BP)neural network and Logistic Regression models is given.Experimental result shows that SVM is effective in evaluating the Listed Companies’ Credit Risk.更多还原