|
|||||
|
|
| 基于最优模糊SVM的财务危机预警研究--来自成渝经济区上市公司的经验证据 | |
| 作者姓名： | 徐凯 黄迅 刘金彬 |
| 作者单位： | 1. 成都学院经济管理学院 2. 成都理工大学商学院 |
| 基金项目： | 成都学院校青年基金项目“‘成渝经济区’企业经营危机的智能预警方法及应用”(2013XJR07)；四川省教育厅人文社科项目“西部地区企业财务风险的PSO-SVM预警方法及应用” |
| 摘 要： | 以我国成渝经济区上市公司为研究对象，将模糊方法（Fuzzy Approach）引入支持向量机（Support Vector Machine， SVM），构建了模糊支持向量机（FSVM）模型，并对四种不同核函数下的FSVM进行了性能对比研究，同时，也与传统统计模型和其余人工智能模型进行了性能对比研究。实证结果表明，Gauss径向基核函数下的FSVM模型不仅较线性、多项式和神经元的非线性作用三种核函数下的FSVM模型具有更为优越的预测性能，同时，也显著优于传统统计模型和其余人工智能模型。 |
| 关 键 词： | 成渝经济区 财务危机预警 模糊方法 支持向量机 核函数 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |