【摘 要】
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在支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法的基础上融入主成分分析(Principal Compo-nent Analysis,PCA)方法,可构建PCA-SVM财务危机预警模型。以我国海外上市公司为研
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在支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法的基础上融入主成分分析(Principal Compo-nent Analysis,PCA)方法,可构建PCA-SVM财务危机预警模型。以我国海外上市公司为研究对象,运用PCA提取出对财务危机具有显著影响的特征指标,进而通过训练集在不同核函数下对SVM进行训练,最后运用测试集对经过训练得到的SVM财务危机预警模型进行性能验证与评价。实证研究结果表明,PCA-SVM财务危机预警模型在线性、多项式、径向基和sigmoid四种核函数下都具有良好的预测能力,而径向基核函数下的PCA-SVM财务危机预警模型具有更加优越的学习能力与泛化推广能力。
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