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本文结合我国中小企业当前的实际情况,针对常用的财务危机预警模型的不足,为有效解决传统模型存在的小样本、高维数、非线性和局部极小点等问题,提出了利用SVM(支持向量机)的分类能力建立财务预警模型。最后利用上市公司的财务数据进行训练和评估,证明了基于支持向量机的财务预警模型在小样本情况下具有良好的非线性建模能力和泛化能力。 相似文献
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当前我国上市公司信息披露仍存在着许多不规范的现象,个别上市公司在面临财务危机时,粉饰其财务风险,进行财务造假.本文利用上市超过3年的A股共3002家上市公司的财务数据,通过对ST、*ST和10家2019年退市的公司样本分析,根据不同的时间窗口,构建了财务预警因子库,共96个因子.分别采用机器学习中的逻辑斯蒂回归、支持向量机、决策树模型对因子数据进行训练.将数据集分为训练集和测试集,用训练集训练模型,并将模型应用在测试集中进行预测.结果如下:(1)三种模型均有较好的预测能力,其准确率都在94%以上;(2)决策树模型的预测效果最佳,支持向量机模型次之,逻辑斯蒂回归模型的预测效果最差;(3)三种模型都存在将较多的财务预警公司预测为正常公司的情况.本文通过将三种模型进行对比分析,以寻找更加优质的财务预警模型,来更好地帮助企业识别财务风险. 相似文献
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本文选取2017-2021在沪深两市A股主板的辽宁省装备制造业上市公司数据作为研究样本,建立相关财务风险预警指标体系。并根据样本数量少、分布不均衡的特点,构建加权支持向量机(W-SVM)财务风险预警模型。实证发现:W-SVM模型具有较好的预警效果,该模型对辽宁装备制造业财务风险的预防与控制具有一定的现实意义。 相似文献
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高延超 《商业经济(哈尔滨)》2008,(17):8-9
研究结果表明:基于财务信息指标信息的多元回归支持向量方法,是预测企业财务是否会发生财务危机的有效方法。应用Matlab编程语言,使用计算机可以方便的完成支持向量机模型的算法设计和数据运算。建立上市公司财务危机的预警模型,可为投资者及相关者预测公司财务状况提供科学的决策手段和可靠的依据。 相似文献
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将因子分析和支持向量机相结合构建组合预测模型,并以317家制造业上市公司为样本,进行财务预警研究。结果表明:因子分析提高了支持向量机的判别效率,能有效预测企业的财务危机,该组合预测模型具有较强的实用价值。 相似文献
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支持向量机(SVM)是实现结构风险最小化归纳原理的一种机器学习理论,在有限的学习模式下具有良好的泛化能力。为了评估支持向量机的预测性能,本文通过对684家企业进行财务分析,进而预测企业在未来两年是否会被ST。建立基于主成分的RBF(核函数)核SVM模型,将支持向量机与传统学习算法进行比较,结果表明支持向量机有效地提高了预测的精度,具有良好的泛化和预测能力。 相似文献
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将主成分分析(PCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)结合,提出了一种适用小样本空间的财务风险模型:PCA—LSSVM模型。以传统年度财务指标为基础,通过主成分分析,简化了输入变量,并利用LSSVM作为判别企业风险等级的工具。该模型可以在纺织行业中的上市公司选中1个或多个企业参与,避免了传统算法模型在解决财务风险预测的缺陷。算例结果表明了所提出模型能有效地提高预警方案的可行性,为财务风险的在线实施提供了方便。 相似文献
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从财务数据分析财务风险的成因,划分财务风险种类,确定财务风险的度量方法,支持向量机(SVM)是解决问题的最好算法之一。传统的支持向量机是两类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题仍是一项有待研究的课题。本文介绍了支持向量机的基本原理,对现有主要的多类支持向量机对财务数据分类进行比较。 相似文献
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利用核主成分分析法对煤炭物流需求影响因子进行特征提取,以获得的主成分作为支持向量机的特征向量建立支持向量机模型,利用粒子群算法对模型参数进行选择优化,从而构建出核主成分分析和粒子群优化支持向量机协同模型,并通过实例对模型的合理性和有效性进行验证。 相似文献
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《中国商贸:销售与市场营销培训》2020,(6)
人力资源是企业发展的重要资源,做好员工离职预警工作有助于企业长远发展。本文采用国网青海省电力公司2010—2018年的员工离职数据,分析得出人才流失的主要影响因素,使用支持向量机(SVM)算法进行员工离职预测分析。该预警模型使用部分员工数据作为训练集,其余作为测试集,使用精确度为92.7%的中值高斯核函数型支持向量机(Medium Gaussian SVM)进行预测,模型预测精度符合预期,为电网企业人才流失预警提供了有效的方法。 相似文献
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石秀芬 《商业经济(哈尔滨)》2011,(19):28-29,117
利用遗传算法对传统的支持向量机进行改进,提出GA—SVM房地产估价模型,并运用到房地产估价的预测中,通过与支持向量机模型、BP神经网络模型和市场比较法的对比研究发现,该方法估价预测精度要明显高于BP神经网络模型和市场分析法,略高于支持向量机模型,所以GA-SVM房地产估价模型更具有推广性,更适合于有限样本的房地产价格估价。 相似文献
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针对金融时间序列高噪声,强非线性和不确定性等特点,对传统加权支持向量机(WSVM)进行了改进.提出了基于改进加权支持向量机和再加权支持向量机(RWSVM)的金融时间序列预测方法.研究表明,与传统加权支持向量机相比,改进的加权支持向量机有效地提高了金融时间序列预测的精度。 相似文献
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在支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法的基础上融入主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法,可构建PCA—SVM财务危机预警模型。以我国海外上市公司为研究对象,运用PCA提取出对财务危机具有显著影响的特征指标,进而通过训练集在不同核函数下对SVM进行训练,最后运用测试集对经过训练得到的SVM财务危机预警模型进行性能验证与评价。实证研究结果表明,PCA.SVM财务危机预警模型在线性、多项式、径向基和sigmoid四种核函数下都具有良好的预测能力,而径向基核函数下的PCA-SVM财务危机预警模型具有更加优越的学习能力与泛化推广能力。 相似文献
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本文以在上海证券交易所和深圳证券交易所挂牌交易的87家ST上市公司及102家非ST上市公司为样本,采用公开发布的2003年至2006年的上市公司财务报表中的相关数据,运用支持向量机模型进行了实证研究。研究表明,在小样本数据条件下,与其他预警模型相比,支持向量机模型在预测上市公司是否会发生财务危机方面预测精确度远远高于其他方法,具有其他方法所不具有的优越性。 相似文献