金华职业技术学院学报
金華職業技術學院學報
금화직업기술학원학보
JOURNAL OF JINHUA COLLEGE OF PROFESSION AND TECHNOLOGY
2014年
6期
61-66
,共6页
支持向量机%粒子群优化算法%财务危机预警%libsvm工具箱
支持嚮量機%粒子群優化算法%財務危機預警%libsvm工具箱
지지향량궤%입자군우화산법%재무위궤예경%libsvm공구상
为实现上市公司的财务危机预警,根据我国的实际情况,将因财务状况异常而被特别处理(ST)作为沪深证券交易所上市公司陷入财务危机的标志,建立财务危机预警模型.该模型采用粒子群优化算法对支持向量机参数进行优选.仿真结果表明,该模型能有效地避免过拟合和欠拟合现象,与神经网络模型相比泛化能力强,预测精确度高.
為實現上市公司的財務危機預警,根據我國的實際情況,將因財務狀況異常而被特彆處理(ST)作為滬深證券交易所上市公司陷入財務危機的標誌,建立財務危機預警模型.該模型採用粒子群優化算法對支持嚮量機參數進行優選.倣真結果錶明,該模型能有效地避免過擬閤和欠擬閤現象,與神經網絡模型相比汎化能力彊,預測精確度高.
위실현상시공사적재무위궤예경,근거아국적실제정황,장인재무상황이상이피특별처리(ST)작위호심증권교역소상시공사함입재무위궤적표지,건립재무위궤예경모형.해모형채용입자군우화산법대지지향량궤삼수진행우선.방진결과표명,해모형능유효지피면과의합화흠의합현상,여신경망락모형상비범화능력강,예측정학도고.
