基于PSO和SVM的上市公司财务危机预警模型  

PSO and SVM-Based Financial Crisis Warning Model for Listed Companies

作　　者：胡达沙[1] 王坤华[1] 

机构地区：[1]中国科学技术大学管理学院

出　　处：《管理学报》2007年第5期588-592,共5页Chinese Journal of Management

摘　　要：提出了一种将经过改进的离散粒子群(PSO)算法和支持向量机(SVM)相结合的算法,以选择最优的指标集并用于财务危机预警。将此算法应用于上市公司的数据,检验模型提前3年的预警效果,最后与常见的主成分分析方法与SVM相结合的模型进行对比,结果证明了PSO-SVM模型的合理性和优越性。Financial crisis warning model is proposed by combination of modified particle swarm optimization with support vector machine. Taking the choused listed companies＇ data as the model sample, a test is given to compare the proposed method with the present PCA-SVM model. The test results illustrate the reasonability and superiority of the proposed method.

关 键 词：财务危机预警 上市公司 粒子群算法 支持向量机 

分 类 号：F272.5[经济管理—企业管理]