本文作者：林红华；成功正常投稿发表论文到《商场现代化》2006年28期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：现有上市公司财务危机预测方法常常需要线性假设或正态分布、等协方差假设,模型参数选择原则一般都采用经验风险最小。本文研究了上市公司财务危机的最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测方法,此方法基于研究小样本的统计学习理论,它不需要特殊假设作为前提,选用结构风险最小原则确定预测模型参数,不仅使得经验风险最小,也使期望风险最小,从而对未来样本有较好的泛化能力。同时,给出了模型参数的显式计算公式。因此所提预测方法计算简单,速度快,预测精度高。实例计算结果证实了所提方法的可行性、有效性、实用性。
【论文正文预览】：一、引言上市公司是社会经济的基础,其经营业绩和财务状况的好坏直接影响政府的宏观经济政策、资本市场的有序运转。陷入财务危机的上市公司,不仅给投资者带来巨大的损失,也给公司今后的生产经营带来巨大的压力。但上市公司陷入财务危机是一个逐步的过程,通常都是由财务状况
【文章分类号】：F275;F224
【稿件关键词】：预测财务危机统计学习理论最小二乘支持向量机
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【稿件标题】：【支持向量机做预测】上市公司财务危机预测的最小二乘支持向量机方法研究
【作者单位】：
【发表期刊期数】：《商场现代化》2006年28期
【期刊简介】：《商场现代化》杂志由中国商业联合会主管、中商科学技术信息研究所主办。主要探讨国内外现代商业管理经验和介绍现代科技在商业营销管理中的应用，并且刊发精选的国内外现代商业流通领域理论研究成果与现代贸易经济理论的科研论文。其严格化，标准化及权威性在......更多商场现代化杂志社(http://www.400qikan.com/qk/945/)投稿信息
【版权所有人】：林红华；

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