华东交通大学学报
華東交通大學學報
화동교통대학학보
JOURNAL OF EAST CHINA JIAOTONG UNIVERSITY
2010年
4期
117-120
,共4页
信息披露违规%支持向量机%上市公司
信息披露違規%支持嚮量機%上市公司
신식피로위규%지지향량궤%상시공사
以2004-2007年发生信息披露违规行为的99家上市公司和相应的配对公司为样本,利用支持向量机(SVM)的分类能力建立信息披露违规预警模型,以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,从而提高信息披露违规预警的准确率.
以2004-2007年髮生信息披露違規行為的99傢上市公司和相應的配對公司為樣本,利用支持嚮量機(SVM)的分類能力建立信息披露違規預警模型,以有效解決傳統模型存在的小樣本、高維數、非線性和跼部極小點等問題,從而提高信息披露違規預警的準確率.
이2004-2007년발생신식피로위규행위적99가상시공사화상응적배대공사위양본,이용지지향량궤(SVM)적분류능력건립신식피로위규예경모형,이유효해결전통모형존재적소양본、고유수、비선성화국부겁소점등문제,종이제고신식피로위규예경적준학솔.
