基于GA-SVM的企业财务困境预测

被引：14

作者：

岑涌

钟萍

罗林开

机构：

[1] 厦门大学信息科学与技术学院

来源：

计算机工程 | 2008年 / 07期

关键词：

遗传算法; 支持向量机; 财务困境; 特征提取;

D O I：

暂无

中图分类号：

F275 [企业财务管理];

学科分类号：

1202 ; 120202 ;

摘要：

通过遗传算法结合支持向量机算法中期望风险边界,对我国上市公司财务数据进行特征提取,并优化构造广义最优分类超平面,从而获得具有较好整体预测性能的联合模型。数值实验表明,该方法可以降低特征空间维数,具有较好的分类准确率。实证结果表明,GA-SVM联合预测模型具有可靠的预测财务困境能力,有着良好的应用前景。

引用

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