【摘 要】
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现有上市公司财务危机预测方法常常需要线性假设或正态分布、等协方差假设，模型参数选择原则一般都采用经验风险最小。本文研究了上市公司财务危机的最小二乘支持向量机（LS-SVM
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现有上市公司财务危机预测方法常常需要线性假设或正态分布、等协方差假设，模型参数选择原则一般都采用经验风险最小。本文研究了上市公司财务危机的最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测方法，此方法基于研究小样本的统计学习理论，它不需要特殊假设作为前提，选用结构风险最小原则确定预测模型参数，不仅使得经验风险最小，也使期望风险最小，从而对未来样本有较好的泛化能力。同时，给出了模型参数的显式计算公式。因此所提预测方法计算简单，速度快，预测精度高。实例计算结果证实了所提方法的可行性、有效性、实用性。
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