基于SVM的中国上市公司财务困境预测问题实证研究

摘要：

文章针对传统预测模型的不足,探讨支持向量机(SVM)模型在中国上市公司财务困境预测中的作用。通过SVM与传统的多元判别分析(MDA)、多元逻辑回归(MLR)以及BP人工神经网络(BP-ANN)的实证对比和模型分析,得出SVM在20组测试样本集上的平均误判率是最低的,显著优于MDA 、MLR,也优于BP-ANN,证实了SVM模型用于财务困境预测的有效性和优越性。

关键词： SVM模型 财务困境预测 中国上市公司 多元逻辑回归 BP人工神经网络

作者: 赵冠华 林倩

作者单位: 天津大学管理学院 中国天津 300072 山东财政学院会计学院 中国济南 250014

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008年国际应用统计学术研讨会

会议地点: 烟台

会议语种:中文

页码: 1-5

在线出版日期: 2008-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）