基于PCA的DE-SVM资源型企业财务风险识别模式研究

资源型企业与传统的制造业相比,财务风险在发展过程中有较大差异。文章立足于资源型企业财务风险,采用主成分分析法(PCA)提取代表资源型企业财务特点的七个关键因素指标;打破传统运用粒子群算法(PSO)对支持向量机(SVM)的优化,采用较粒子群算法更稳定,优化性能更好的差分进化算法(DE)对支持向量机(SVM)进行优化,形成DE-SVM财务预测模型。将上市的ST资源型企业和非ST资源型企业近三年财务数据放置于DE-SVM、PSO-SVM以及单一的SVM财务模型中进行对比后发现,DE-SVM预测结果比PSO-SVM以及SVM更精准,运行速度更快,效率更高。因此,DE-SVM财务预测模型有助于提高资源型企业对财务风险问题的识别。