基于PCA的DE-SVM资源型企业财务风险识别模式研究

严良; 李淑雯; 蒋梦婷; 熊英楠

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基于PCA的DE-SVM资源型企业财务风险识别模式研究

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cqvip:资源型企业与传统的制造业相比,财务风险在发展过程中有较大差异。文章立足于资源型企业财务风险,采用主成分分析法(PCA)提取代表资源型企业财务特点的七个关键因素指标;打破传统运用粒子群算法(PSO)对支持向量机(SVM)的优化,采用较粒子群算法更稳定,优化性能更好的差分进化算法(DE)对支持向量机(SVM)进行优化,形成DE-SVM财务预测模型。将上市的ST资源型企业和非ST资源型企业近三年财务数据放置于DE-SVM、PSO-SVM以及单一的SVM财务模型中进行对比后发现,DE-SVM预测结果比PSO-SVM以及SVM更精准,运行速度更快,效率更高。因此,DE-SVM财务预测模型有助于提高资源型企业对财务风险问题的识别。

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来源
《会计之友》 |2019年第7期|58-65|共8页
作者
严良; 李淑雯; 蒋梦婷; 熊英楠;
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作者单位

中国地质大学(武汉)经济管理学院;

华中科技大学管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类企业计划与经营决策;
关键词
财务风险识别; 资源型企业; 差分进化算法; 支持向量机; 主成分分析;

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