基于最优模糊SVM的财务危机预警研究——来自成渝经济区上市公司的经验证据  

作　　者：徐凯[1] 黄迅[2] 刘金彬[1] 

机构地区：[1]成都学院经济管理学院 [2]成都理工大学商学院

出　　处：《会计之友》2015年第12期73-77,共5页Friends of Accounting

基　　金：成都学院校青年基金项目"‘成渝经济区’企业经营危机的智能预警方法及应用"(2013XJR07);四川省教育厅人文社科项目"西部地区企业财务风险的PSO-SVM预警方法及应用"(14SB0359)

摘　　要：以我国成渝经济区上市公司为研究对象,将模糊方法(Fuzzy Approach)引入支持向量机(Support Vector Machine,SVM),构建了模糊支持向量机(FSVM)模型,并对四种不同核函数下的FSVM进行了性能对比研究,同时,也与传统统计模型和其余人工智能模型进行了性能对比研究。实证结果表明,Gauss径向基核函数下的FSVM模型不仅较线性、多项式和神经元的非线性作用三种核函数下的FSVM模型具有更为优越的预测性能,同时,也显著优于传统统计模型和其余人工智能模型。

关 键 词：成渝经济区 财务危机预警 模糊方法 支持向量机 核函数 

分 类 号：F279.23[经济管理—企业管理]