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以我国创业板上市公司为研究对象,针对公司不同财务状况构成的非均衡样本特性,运用Twin-SVM来构建财务危机预警模型。实证结果表明:在Twin-SVM模型的构建过程中,RBF核函数展示出比Linear、Polynomial、Sigmoid、Wavelet核函数更为优异的预测性能;与改进的ODR-ADASYNSVM、BP神经网络、Bayes分类法和K近邻法相比,Twin-SVM不仅在预测精度上高于其他模型,而且在预测稳健性上也显著更为优越,在制造业与信息传输、软件和信息技术服务业两个分行业的泛化性能也显著优