基于支持向量机的国内上市公司运营预测  

作　　者：张小莉 王品 熊超 葛建军[1] 

机构地区：[1]贵州财经大学,贵州贵阳550025

出　　处：《绿色科技》2022年第9期251-254,共4页Journal of Green Science and Technology

摘　　要：上市公司作为推进现代经济发展方式转变的重要力量,其健康运营与社会各个方面利益紧密相关。因而对上市公司运营预测进行有效预测极具现实意义。利用八爪鱼爬取了2016~2019年沪深A股上市公司的相关数据,采用随机森林和支持向量机算法提取了最优特征,并分别建立SVM模型进行了验证,通过对预测模型的对比进行了特征选择和评价。结果表明:对原始数据进行特征优化后建立的SVM模型,其预测准确率F值由0.66提升至0.85,这说明在基于SVM模型进行破产预测时,样本特征优化对提高模型预测的准确率是有效的。

关 键 词：上市公司 支持向量机 随机森林 破产预测 

分 类 号：F275[经济管理—企业管理]