计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2006年
z1期
105-107
,共3页
SVM%财务困境%中国上市公司
SVM%財務睏境%中國上市公司
SVM%재무곤경%중국상시공사
针对传统预测模型的不足,探讨支持向量机(Support Vectors Machine,SVM)模型在中国上市公司财务困境预测中的作用.通过SVM与传统的多元线性回归(Multi Linear Regression,MLR)和Logit分析(Logit Analysis,LA)的实证对比和模型分析,得出SVM在20组测试样本集上的平均误判率是最好的,显著优于MLR,也优于LA,证实了SVM模型用于财务困境预测的有效性和优越性.
針對傳統預測模型的不足,探討支持嚮量機(Support Vectors Machine,SVM)模型在中國上市公司財務睏境預測中的作用.通過SVM與傳統的多元線性迴歸(Multi Linear Regression,MLR)和Logit分析(Logit Analysis,LA)的實證對比和模型分析,得齣SVM在20組測試樣本集上的平均誤判率是最好的,顯著優于MLR,也優于LA,證實瞭SVM模型用于財務睏境預測的有效性和優越性.
침대전통예측모형적불족,탐토지지향량궤(Support Vectors Machine,SVM)모형재중국상시공사재무곤경예측중적작용.통과SVM여전통적다원선성회귀(Multi Linear Regression,MLR)화Logit분석(Logit Analysis,LA)적실증대비화모형분석,득출SVM재20조측시양본집상적평균오판솔시최호적,현저우우MLR,야우우LA,증실료SVM모형용우재무곤경예측적유효성화우월성.
