计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2012年
6期
355-358
,共4页
财务困境%支持向量机%主成分分析%预测精度
財務睏境%支持嚮量機%主成分分析%預測精度
재무곤경%지지향량궤%주성분분석%예측정도
研究企业财务困境预测问题,影响财务困境的输入变量参数较多,存在输入维数和冗余信息,造成预测效率低.如何准确选择合理的输入变量参数是提高财务困境预测精度的关键.为了解决财务困境输入变量选择不合理导致预测精度低等难题,提出采用主成分-遗传-支持向量机( PCA - GA - SVM)的企业财务困境组合预测方法.先用主成分分析法(PCA)合理选取企业财务困境的输入变量,然后结合遗传算法(GA)利用训练集的数据对SVM最优参数寻优,得到企业财务困境预测模型,最后采用具体企业财务数据进行仿真.实验结果表明,PCA - GA - SVM的企业财务困境预测方法提高了财务困境的预测精度.
研究企業財務睏境預測問題,影響財務睏境的輸入變量參數較多,存在輸入維數和冗餘信息,造成預測效率低.如何準確選擇閤理的輸入變量參數是提高財務睏境預測精度的關鍵.為瞭解決財務睏境輸入變量選擇不閤理導緻預測精度低等難題,提齣採用主成分-遺傳-支持嚮量機( PCA - GA - SVM)的企業財務睏境組閤預測方法.先用主成分分析法(PCA)閤理選取企業財務睏境的輸入變量,然後結閤遺傳算法(GA)利用訓練集的數據對SVM最優參數尋優,得到企業財務睏境預測模型,最後採用具體企業財務數據進行倣真.實驗結果錶明,PCA - GA - SVM的企業財務睏境預測方法提高瞭財務睏境的預測精度.
연구기업재무곤경예측문제,영향재무곤경적수입변량삼수교다,존재수입유수화용여신식,조성예측효솔저.여하준학선택합리적수입변량삼수시제고재무곤경예측정도적관건.위료해결재무곤경수입변량선택불합리도치예측정도저등난제,제출채용주성분-유전-지지향량궤( PCA - GA - SVM)적기업재무곤경조합예측방법.선용주성분분석법(PCA)합리선취기업재무곤경적수입변량,연후결합유전산법(GA)이용훈련집적수거대SVM최우삼수심우,득도기업재무곤경예측모형,최후채용구체기업재무수거진행방진.실험결과표명,PCA - GA - SVM적기업재무곤경예측방법제고료재무곤경적예측정도.
