本文關(guān)鍵詞：基于因子分析與支持向量機的上市公司財務危機預警研究　出處：《西安電子科技大學》2012年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：本文主要研究運用統(tǒng)計分析的相關(guān)理論及支持向量機建立起一個無規(guī)模和行業(yè)限制的、可以廣泛應用的最優(yōu)SVM財務預警模型。通過與財務預警的其他主流模型——BP模型、Logistic模型進行比較，考察三個模型的分類正確率，分析最優(yōu)SVM模型的可行性和有效性。同時，將該三種方法集成到財務預警系統(tǒng)中，，為企業(yè)經(jīng)營管理者及其他利益相關(guān)者分析企業(yè)財務狀況提供幫助。 本文具體研究內(nèi)容是：從預警指標及預警方法兩個方面系統(tǒng)的介紹了國內(nèi)外財務危機預警和績效評價的研究現(xiàn)狀，分析了企業(yè)財務危機產(chǎn)生的原因和表現(xiàn)，并以此為基礎(chǔ)，闡述了財務危機預警指標的選取原則，初步構(gòu)建了基于現(xiàn)金流量的企業(yè)財務危機預警指標體系，介紹了統(tǒng)計學習理論，并以滬深兩市A股上市公司財務報表數(shù)據(jù)為樣本，利用主成分分析方法提取主因子，實現(xiàn)對指標的約簡；利用約簡后的樣本數(shù)據(jù)，建立起一系列基于RBF核函數(shù)、Sigmoid核函數(shù)、多項式核函數(shù)、線性核函數(shù)及不同的核參數(shù)的支持向量機預警模型，并且分別驗證了不同核函數(shù)在相同實驗條件下的預測效果。 為了驗證因子分析和基于支持向量機財務危機預警模型的有效性，本文還將傳統(tǒng)的經(jīng)典統(tǒng)計回歸方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法引入到財務危機預警中，在相同的實驗條件下進行對比實驗。通過實例分析表明，本文構(gòu)建的基于因子分析的支持向量機財務危機預警模型，預測精度明顯的高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型和Logistic回歸模型。
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【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TP18;F275;F832.51

【參考文獻】

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本文編號：1353086