|
|||||
|
|
| 股权属性、董事会特征与绩效识别——支持向量机(SVM)在公司绩效识别中的应用研究 | |
| 引用本文： | 唐德祥,孟卫东.股权属性、董事会特征与绩效识别——支持向量机(SVM)在公司绩效识别中的应用研究[J].生产力研究,2008(18):22-23. |
| 作者姓名： | 唐德祥 孟卫东 |
| 作者单位： | 1. 重庆大学,经济与工商管理学院,重庆,400044;重庆工学院,经济与贸易学院,重庆,400050 2. 重庆大学,经济与工商管理学院,重庆,400044 |
| 摘 要： | 与现有研究文献不同,文章采用基于统计学习理论的新型机器学习方法——支持向量机(SVM),通过2004年沪市的机械、设备、仪表行业上市公司的股权属性、董事会特征对公司绩效进行识别。研究结果显示,各组检验样本的正确识别率基本都在80%以上,证明支持向量机对公司绩效具有良好的识别能力,特别是表现出对小样本的适应性。 |
| 关 键 词： | 支持向量机(SVM) 股权属性 董事会特征 绩效识别 |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |