基于特征提取與支持向量機(jī)的企業(yè)財(cái)務(wù)困境預(yù)測研究.pdf

1、在激烈的市場經(jīng)濟(jì)中，通過構(gòu)造合理的財(cái)務(wù)困境預(yù)測模型，正確地預(yù)測企業(yè)財(cái)務(wù)困境，對于保護(hù)投資者和債權(quán)人的利益、經(jīng)營者防范財(cái)務(wù)危機(jī)和政府管理部門監(jiān)控上市公司及證券市場風(fēng)險(xiǎn)將具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論是一種專門研究有限樣本情況下機(jī)器學(xué)習(xí)規(guī)律的理論，追求在有限信息的條件下得到最優(yōu)結(jié)果。支持向量機(jī)是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在解決有限樣本、非線性及高維模式識別問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢。 本文在回

2、顧和總結(jié)大量國內(nèi)外相關(guān)財(cái)務(wù)危機(jī)和破產(chǎn)預(yù)測研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，利用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法對國內(nèi)和國外企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)變量進(jìn)行分析。本文采用數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的有效算法——支持向量機(jī)分類器作為建模方法，將獨(dú)立成分分析方法作為特征選擇工具引入到建立企業(yè)財(cái)務(wù)困境預(yù)測模型中，對企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中的財(cái)務(wù)指標(biāo)比率進(jìn)行有效選取，從而優(yōu)化和提高基于支持向量機(jī)的財(cái)務(wù)困境預(yù)測模型的分類性能。通過對來源于國內(nèi)外企業(yè)財(cái)務(wù)困境或破產(chǎn)數(shù)據(jù)樣本的進(jìn)行實(shí)證分析，并與其他方法比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果，證實(shí)