中国科技论坛
中國科技論罈
중국과기론단
Forum on Science and Technology in China
2012年
8期
94~99
,共null页
高新技术企业 类型辨识模型 支持向量机 神经网络
高新技術企業 類型辨識模型 支持嚮量機 神經網絡
고신기술기업 류형변식모형 지지향량궤 신경망락
High technology companies; Type identification model; Support vector machine; Neural network
基于支持向量机神经网络理论，首创性地建立了一个由业绩产出财务指标辨识高新技术企业与传统企业类型的支持向量机模型。模型以企业的业绩产出财务指标数据为基础，以径向基函数作为核函数，使用网格寻优方法调节模型参数，得到优化后的模回去型，并使用测试集数据验证了模型。对结果进行二元分类决策分析，结果表明：该模型的准确率和决策率等主要评价指标都达到了85％以上，具有较高的辨识能力和可信度，为高新技术企业和传统企业的类型辨识提供了一种可靠的、简单方便的方法，可以直接量化地判别企业是否属于高新技术企业。
基于支持嚮量機神經網絡理論，首創性地建立瞭一箇由業績產齣財務指標辨識高新技術企業與傳統企業類型的支持嚮量機模型。模型以企業的業績產齣財務指標數據為基礎，以徑嚮基函數作為覈函數，使用網格尋優方法調節模型參數，得到優化後的模迴去型，併使用測試集數據驗證瞭模型。對結果進行二元分類決策分析，結果錶明：該模型的準確率和決策率等主要評價指標都達到瞭85％以上，具有較高的辨識能力和可信度，為高新技術企業和傳統企業的類型辨識提供瞭一種可靠的、簡單方便的方法，可以直接量化地判彆企業是否屬于高新技術企業。
기우지지향량궤신경망락이론，수창성지건립료일개유업적산출재무지표변식고신기술기업여전통기업류형적지지향량궤모형。모형이기업적업적산출재무지표수거위기출，이경향기함수작위핵함수，사용망격심우방법조절모형삼수，득도우화후적모회거형，병사용측시집수거험증료모형。대결과진행이원분류결책분석，결과표명：해모형적준학솔화결책솔등주요평개지표도체도료85％이상，구유교고적변식능력화가신도，위고신기술기업화전통기업적류형변식제공료일충가고적、간단방편적방법，가이직접양화지판별기업시부속우고신기술기업。
This paper presents a novel identification model for the identification of high technology companies and traditional ones from financial performance indexes for the first time, based on the support vector machine （SVM） neural network （NN）. The model is on the basis of the data of companies＇ indexes, employs radial basis function （RFB） as the kernel function. The kernel parameters are selected and adjusted by grid search method. The optimized model is verified by the test data. The results are discussed by binary classification decision analysis. It indicates that the accuracy, precision, recall and other main evaluation indexes of the model are achieved 85% above, which means high reliability. The model provides a reliable, simple and convenient approach for the type identification of high technology companies quantitatively.
