基于SVM的我国创业企业风险评价研究

• 作者: 崔海燕 巩艳芬 张建华
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 数学
• 关键词: 创业企业 风险评价 支持向量机 分类训练
• 年，卷（期）: 2010,（36）
• 页码范围: 8952-8958
• 分类号: O224|C931.2
• 字数: 4221字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2010.36.003

摘要

随着经济转型的深入,创业企业已成为我国社会经济发展中一支重要的新生力量.如何通过有效地风险评价增强创业企业的风险管理水平,进而提高其成活率,已成为一个不可回避的现实问题.将支持向量机(SVM)原理应用于我国创业企业风险评价中,并依据建立的风险评价指标体系,通过对选取的样本数据进行SVM分类训练,检验并确定了我国部分创业企业风险等级水平,为创业企业管理者根据风险水平及时采取风险控制措施提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	巩艳芬	东北石油大学经济管理学院	38	144	6.0	9.0
2	张建华	东北石油大学经济管理学院	28	83	5.0	7.0
3	崔海燕	东北石油大学经济管理学院	3	14	3.0	3.0