基于支持向量机的上市公司违规预警模型研究  

Research on Prediction Model of Regulation Violation in China’s Listed Companies: Based on the Support Vector Machine

作　　者：沈乐平[1] 黄维民[2] 饶天贵[3] 

机构地区：[1]华南理工大学工商管理学院 [2]华南理工大学管理科学与工程博士后流动站 [3]西南交通大学信息科学与技术学院

出　　处：《中大管理研究》2008年第2期125-135,共11页China Management Studies

基　　金：2007年广东省软科学项目<公司治理的法律经济学研究>(编号:2007B070900017)

摘　　要：上市公司违规问题不仅对上市公司自身造成损失,对社会经济也产生巨大负面影响,因此,事先预防比事后处罚补救更为重要。利用支持向量机对上市公司违规风险进行预测,建立的违规预警模型具有准确性高、泛化能力强的优点,是监管部门科学、有效预防上市公司违规的一件"新武器"。Regulation Violation bylisted companies has a large negatiVe impact On listed compares themselves and macro-economic operation. Therefore, prevention is more important than punishment after regulation violation.Using support vector machine methodology,we develop the prediction model of regulation violation risk in China＇s listed companies,which has advantages with high accuracy and strong generalization,and could be used by the regulator.

关 键 词：支持向量机 上市公司 预警 

分 类 号：F276.6[经济管理—企业管理] F224[经济管理—国民经济]