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提出了一种将经过改进的离散粒子群（PSO）算法和支持向量机（SVM）相结合的算法,以选择最优的指标集并用于财务危机预警.将此算法应用于上市公司的数据,检验模型提前3年的预警效果,最后与常见的主成分分析方法与SVM相结合的模型进行对比,结果证明了PSO-SVM模型的合理性和优越性.
基于PSO和SVM的上市公司财务危机预警模型
【摘 要】
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提出了一种将经过改进的离散粒子群（PSO）算法和支持向量机（SVM）相结合的算法,以选择最优的指标集并用于财务危机预警.将此算法应用于上市公司的数据,检验模型提前3年的预警效果,
【机 构】
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中国科学技术大学管理学院
【出 处】
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管理学报
【发表日期】
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2007年5期
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