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摘要:
选取代表房地产上市公司综合实力的投资与收益、偿债能力、经营能力、资本结构等四个方面的10项指标,96个公司的财务数据,采用 TOPSIS 方法计算每个公司的综合绩效评价值,随机挑选其中的80组数据作为训练样本,16组数据作为测试样本,建立 SVM 模型,通过测试分析并与 RBF 神经网络预测模型的结果对比,表明 SVM 模型更加有效,更有推广前景。
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于支持向量机回归的房地产上市公司绩效评价
来源期刊 山西建筑 学科 经济
关键词 绩效评价 房地产 支持向量机 TOPSIS 方法
年,卷(期) 2016,(14) 所属期刊栏目 建筑业管理与政策研究
研究方向 页码范围 237-238,239
页数 3页 分类号 F293.3
字数 2245字 语种 中文
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 马继东 东北林业大学工程技术学院 18 81 5.0 8.0
2 吴俊洋 东北林业大学工程技术学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
绩效评价
房地产
支持向量机
TOPSIS 方法
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
山西建筑
半月刊
1009-6825
14-1279/TU
大16开
山西省太原市
22-105
1975
chi
出版文献量(篇)
93095
总下载数(次)
236
总被引数(次)
284361
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