基于支持向量机及主成分分析的财务危机预测  

作　　者：辛秀[1] 熊晓轶[1] 

机构地区：[1]河北金融学院商务外语系,河北保定071051

出　　处：《统计与决策》2011年第18期76-78,共3页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金项目资助（70772110）

摘　　要：支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,在小样本情况下亦可得到很好的分类效果。文章提出了基于支持向量机的上市公司财务危机预测模型,公司财务指标作为支持向量机的输入,其数目较多,采用主成分分析方法降低支持向量机的输入向量维数。与多元统计方法、Logit及Probit模型进行比较,结果表明,该方法预测精度高,第一类错误及第二类错误显著减小。

关 键 词：上市公司 财务危机 预测 支持向量机 主成分分析 

分 类 号：F201[经济管理—国民经济]