基于主成分的RBF核SVM在財務預測領域的應用

作者：任靚,孫德山

摘要：支持向量機(SVM)是實現結構風險最小化歸納原理的一種機器學習理論,在有限的學習模式下具有良好的泛化能力。為了評估支持向量機的預測性能,本文通過對684家企業進行財務分析,進而預測企業在未來兩年是否會被ST。建立基于主成分的RBF(核函數)核SVM模型,將支持向量機與傳統學習算法進行比較,結果表明支持向量機有效地提高了預測的精度,具有良好的泛化和預測能力。

發文機構：遼寧師范大學數學學院

關鍵詞：財務預測主成分分析支持向量機邏輯回歸Financial projectionsPrincipal component analysisSVMLogistic regression

分類號： F8[經濟管理]