基于SVM的中国家族企业引入外部职业经理人风险预测研究  

Risk Predication in Professional Management in Family Business Using Support Vector Machine

作　　者：杨海兰[1] 周培祥[2] 

机构地区：[1]山东建筑大学商学院,副教授博士山东济南250101 [2]山东建筑大学信息与电气学院,高级实验师硕士山东济南250101

出　　处：《经济体制改革》2017年第5期122-128,共7页Reform of Economic System

基　　金：山东省自然科学基金项目"基于SVM的家族企业引入外部职业经理人的风险预测研究"(ZR2013GM009)

摘　　要：由于家族企业在人力资源管理方面的有限性,引进外部职业经理人便成为大多数家族企业可持续发展的必然要求。本文利用支持向量机(SVM)非线性回归拟合特性建立了风险预测模型,对家族企业引入外部职业经理人产生的风险进行预测。同时,在对19家企业数据分析的基础上,通过训练样本和预测样本预测值和实际值的对比,验证了模型的准确性,表明SVM可以较准确地预测家族企业职业化管理的风险。Because of the limitations on human resource in management of family firms, it is necessary for most of the fami- ly firms to adopt outside professional management to keep sustainable development. In this paper, support vector machine （SVM） technique is introduced to address issues on risk prediction in adopting outside professional manager. SVM is a statistical learning technique. Experimental classification performance results lead to conclusion that the proposed technique has advantages with its high generalization and accuracy, and thus can be an appealing tool for future development of professional management risk evalua- tion models.

关 键 词：SVM 家族企业 职业经理人 风险预测 

分 类 号：F276.5[经济管理—企业管理]