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文章运用一种基于小样本学习的支持向量机(SVM)方法构建信用风险模型进而应用于我国上市公司信用风险评估。实证分析的结果表明:支持向量机在信用风险评估中比多元判别分析(MDA)方法更为准确和有效;研究结果为银行、投资者有效判别信用风险提供了理论依据。
基于支持向量机的上市公司信用风险评估研究
【摘 要】
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文章运用一种基于小样本学习的支持向量机(SVM)方法构建信用风险模型进而应用于我国上市公司信用风险评估。实证分析的结果表明:支持向量机在信用风险评估中比多元判别分析(M
【机 构】
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江南大学商学院
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2010年10期
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