基于组合评价的纺织行业财务风险预警模型研究

焦合军; 邢雁飞

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基于组合评价的纺织行业财务风险预警模型研究

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将主成分分析(PCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)结合,提出了一种适用小样本空问的财务风险模型:PCA-LSSVM模型.以传统年度财务指标为基础,通过主成分分析,简化了输入变量,并利用LSSVM 作为判别企业风险等级的工具.该模型可以在纺织行业中的上市公司选中1个或多个企业参与,避免了传统算法模型在解决财务风险预测的缺陷.算例结果表明了所提出模型能有效地提高预警方案的可行性,为财务风险的在线实施提供了方便.

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来源
《中国电子商务》 |2010年第12期|213-214|共2页
作者
焦合军; 邢雁飞;
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作者单位

河南工程学院,河南,郑州,451191;

河南商业高等专科学校,河南,郑州,450044;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
主成分分析; 最小二乘支持向量机; 纺织行业; 财务预警;

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