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摘要:
Corporate net value is efficiently described on its stock price, offering investors a chance to include a potentially surplus value to the net worth of the overall investment portfolio. Financial analysis of corporations extracted from the accounting statements is constantly demanded to support decisions making of portfolio managers. Econometrics and Artificial Intelligence methods aim to extract hidden information from complex accounting and financial data. Support Vector Machines hybrids optimized in their components by Genetic Algorithms provide effective results in corporate financial analysis.
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文献信息
篇名 Support Vector Machines Networks to Hybrid Neuro-Genetic SVMs in Portfolio Selection
来源期刊 智能信息管理(英文) 学科 工学
关键词 Support Vector Machines GENETIC Algorithms Corporate FINANCE Financial MARKETS
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 123-129
页数 7页 分类号 TP39
字数 语种
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研究主题发展历程
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研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
智能信息管理(英文)
半月刊
2160-5912
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
114
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