【摘 要】
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构建基于AdaBoost-SVM的上市公司信用风险评估模型,利用遗传算法（GA）寻优优化传统的支持向量机（SVM）,通过AdaBoost迭代获得SVM弱分类器。利用该模型评价我国A股制造业上市公司的
【出 处】
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
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构建基于AdaBoost-SVM的上市公司信用风险评估模型,利用遗传算法（GA）寻优优化传统的支持向量机（SVM）,通过AdaBoost迭代获得SVM弱分类器。利用该模型评价我国A股制造业上市公司的信用风险,并将预测结果与其他模型的预测结果进行比较。结果表明,将AdaBoost与SVM有机结合,能够取得更加准确的评估结果,可为投资者决策提供参考依据,以期保证资本市场的稳定与可持续发展。
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