企业财务预警PCA-SVM模型研究

• 作者: 丁香乾 冯天瑾 张红兰 李贺
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 支撑向量机 上市公司财务 企业危机预测
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 开发研究与设计技术
• 页码范围: 233-235,238
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4128字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.09.087

摘要

将主成分分析(PCA)和支撑向量机(SVM)结合,提出了一种分行业、适用小样本空间的财务预警模型:PCA-SVM模型.以传统财务指标为基础,通过主成分分析,简化输入向量,并利用SVM作为判别企业状态的工具.该文利用了SVM提取优秀企业各比率之间的内在相关知识,作为评判企业状态的依据,克服了以往在区分企业状态方法上线性判别的局限性,也克服了小样本条件下BP网络推广能力不强的缺陷.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁香乾	中国海洋大学信息工程中心	99	1107	16.0	30.0
2	张红兰	中国海洋大学信息工程中心	2	59	2.0	2.0
3	冯天瑾	中国海洋大学信息工程中心	13	86	5.0	9.0
4	李贺	青岛理工大学通信与电子工程学院	16	66	5.0	8.0