【摘 要】
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研究企业财务困境预测问题,影响财务困境的输入变量参数较多,存在输入维数和冗余信息,造成预测效率低。如何准确选择合理的输入变量参数是提高财务困境预测精度的关键。为了
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研究企业财务困境预测问题,影响财务困境的输入变量参数较多,存在输入维数和冗余信息,造成预测效率低。如何准确选择合理的输入变量参数是提高财务困境预测精度的关键。为了解决财务困境输入变量选择不合理导致预测精度低等难题,提出采用主成分-遗传-支持向量机(PCA-GA-SVM)的企业财务困境组合预测方法。先用主成分分析法(PCA)合理选取企业财务困境的输入变量,然后结合遗传算法(GA)利用训练集的数据对SVM最优参数寻优,得到企业财务困境预测模型,最后采用具体企业财务数据进行仿真。实验结果表明,PCA-GA-SVM的企业财务困境预测方法提高了财务困境的预测精度。
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