基于最優支持向量機模型的經營失敗預警研究

作者：宋新平,丁永生

摘要：根據中國資本市場的實際和樣本數據特點，設計一套從樣本準備到模型參數優化、再到模型比較的集成解決方案，對上市公司經營失敗進行預警，通過實驗分析參數調整和核函數選擇對支持向量機建模的影響，尋求最優的支持向量機模型。實證結果表明，經營失敗預警應用中，參數和核函數的選擇對預警模型有較大影響，基于最優支持向量機模型的預測效果優于統計方法和神經網絡方法，支持向量機適合中國上市公司分行業小樣本的實際，特別處理事件作為經營失敗樣本切分標準對模型產生一定影響。

發文機構：東華大學旭日工商管理學院 江蘇大學工商管理學院 東華大學信息科學與技術學院

關鍵詞：經營失敗預警參數與核函數最優支持向量機模型人工智能business failure predictionmodel parameter and kernel functionthe optimized support vector machine modelartificial intelligence

分類號： F275[經濟管理—企業管理][經濟管理—國民經濟]