基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
利用我国上市公司财务数据,采用支持向量机模型对上市公司财务危机预警研究,将其与神经网络模型进行比较,结果表明,无论在分类能力和预测能力上,支持向量机模型的精度和可信度都高于神经网络模型。证实了该方法用于财务预警的有效性及优越性。
推荐文章
基于GA-SVM的上市公司财务危机预警研究
财务危机
预警
遗传算法
支持向量机
基于SPSS分析平台的上市公司财务预警模型
财务失败
SPSS
预测模型
实证检验
基于新闻文本的上市公司财务困境组合预测模型
财务困境预测
文本分类
组合预测模型
支持向量机
Logistic
航运上市公司财务预警的Logistic回归分析
财务预警
Logistic回归分析
风险控制
航运
上市公司
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 支持向量机在上市公司财务预警模型中的应用研究
来源期刊 山东商业会计 学科 经济
关键词 支持向量机 财务危机 预警
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 17-18
页数 2页 分类号 F832.5
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王礼力 西北农林科技大学经管学院 133 843 15.0 20.0
2 贾亮 西北农林科技大学经管学院 6 18 1.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2010(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
财务危机
预警
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
山东商业会计
季刊
山东省济南市历城区彩石镇蟠龙路1号
出版文献量(篇)
697
总下载数(次)
2
总被引数(次)
0
论文1v1指导