【摘 要】
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资源型企业与传统的制造业相比,财务风险在发展过程中有较大差异。文章立足于资源型企业财务风险,采用主成分分析法(PCA)提取代表资源型企业财务特点的七个关键因素指标;打破
【机 构】
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中国地质大学（武汉）经济管理学院,华中科技大学管理学院
【基金项目】
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国家社科基金项目“矿产资源密集型区域的可持续发展研究——基于生态创新系统的视角”(12BJL074);教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“经济全球化背景下中国矿产资源战略研究”(12JZD034)
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资源型企业与传统的制造业相比,财务风险在发展过程中有较大差异。文章立足于资源型企业财务风险,采用主成分分析法(PCA)提取代表资源型企业财务特点的七个关键因素指标;打破传统运用粒子群算法(PSO)对支持向量机(SVM)的优化,采用较粒子群算法更稳定,优化性能更好的差分进化算法(DE)对支持向量机(SVM)进行优化,形成DE-SVM财务预测模型。将上市的ST资源型企业和非ST资源型企业近三年财务数据放置于DE-SVM、PSO-SVM以及单一的SVM财务模型中进行对比后发现,DE-SVM预测结果比PSO-SV
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