【摘 要】
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应用支持向量机（support vector machine,SVM）多分类方法解决财务的多类预警问题,将以往简单的两类预警模式（正常和危机）扩展到3类分类预警。为提高模型效率及预测准确率,利用主
【出 处】
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
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应用支持向量机（support vector machine,SVM）多分类方法解决财务的多类预警问题,将以往简单的两类预警模式（正常和危机）扩展到3类分类预警。为提高模型效率及预测准确率,利用主成分分析法对财务指标降维后作为输入样本,运用粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）对SVM模型中的参数进行优化,并将建立的PSO-SVM多分类预警模型对200家上市公司进行实证研究。结果表明,该方法有效、可行,较传统SVM及判别分析模型具有更好的预测能力,为企业财务的动态预警
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