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本文用支持向量机(SupportVectorsMachineSVM)的方法对中国上市公司的财务困境进行预测。首先考虑到财务状况的转变是个渐进的过程,提出了将最近3年的财务指标视为一个整体,作为SVM模型的输入变量,突破了传统中只取一年的财务指标作为输入变量的方案;其次用仿真的方法对SVM中目标函数的惩罚系数C进行选取,改进了SVM中凭经验或缺省值选取C的方法,揭示了C与误分率之间的关系;同时引入惩罚权重实现对不同类型样本误分的惩罚强度调节。最后本方法既可以预测从财务正常到财务困境的转变,也可以预测从财务困境到财务正常的转变。