【摘 要】
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文章选择2010-2018年创业板上市公司作为研究对象,从财务指标、治理结构指标和高管行为指标三方面选择因素,通过Logistic回归模型和SVM模型构建业绩"爆雷"预警系统。分析得出
【基金项目】
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2016年广州市教育局市属高校科研项目“基于信息化的高校教科研经费预算绩效评价体系创新研究”(项目编号:1201620581)阶段性研究成果。
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文章选择2010-2018年创业板上市公司作为研究对象,从财务指标、治理结构指标和高管行为指标三方面选择因素,通过Logistic回归模型和SVM模型构建业绩"爆雷"预警系统。分析得出越低的财务绩效、内部控制质量和更高的高管股票减持、在职消费会加剧业绩"爆雷"可能性。滞后一期的Logistics回归模型的预测准确率为83.7%,SVM模型的预测准确率为87.9%,且在预报"爆雷"准确率上高于Logistic模型24个百分点,说明SVM模型预测更加精确。因此,在实践中投资者可以使用SVM模型来预
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