| 基于支持向量机的上市公司财务危机预警研究 |
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| 引用本文： | 宋姣.基于支持向量机的上市公司财务危机预警研究[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版),2007,23(5):637-640. |
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| 作者姓名： | 宋姣 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工业大学,管理学院,哈尔滨,150001 |
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| 摘 要： | 以2002—2005年在沪深两市挂牌交易的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预测精度远远高于其他方法,具有其他方法所不具有的优越性.
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| 关 键 词： | 财务危机 危机预警 支持向量机 |
| 文章编号： | 1672-0946（2007）05-0637-04 |
| 收稿时间： | 2006-09-23 |
| 修稿时间： | 2006年9月23日 |
Financial distress early-warning of listed companies:empiric study based-on support vector machine |
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| SONG Jiao.Financial distress early-warning of listed companies:empiric study based-on support vector machine[J].Journal of Harbin University of Commerce :Natural Sciences Edition,2007,23(5):637-640. |
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| Authors: | SONG Jiao |
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| Abstract: | 189 companies appearing in Shenzhen Stock Exchange and Shanghai Stock Ex- change are sample books in this paper,87 being ST listed companies among them.Demon- stration studies takes use of relevance data in the financial statements known to the public by means of support vector machine.Research indicates that support vector machine model, compared with other forecasting models,has the superiority in forecasting accuracy. |
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| Keywords: | financial distress distress forecasting support vector machine |
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