【摘 要】
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本文针对样本数据较少的特点,将基于小样本的支持向量机(SVM)方法用于我国上市公司信用风险评价中。由于考虑到财务数据特征的非线性和高维性,本文采用等距特征映射(Isomap)
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本文针对样本数据较少的特点,将基于小样本的支持向量机(SVM)方法用于我国上市公司信用风险评价中。由于考虑到财务数据特征的非线性和高维性,本文采用等距特征映射(Isomap)算法对财务指标进行特征提取,以减少数据的冗余,再针对人为选择SVM参数的盲目性,应用遗传算法优化其参数。最后通过以我国上市公司财务数据为基础的实证分析表明:基于Isomap的SVM模型比BP神经网络、PCA-SVM模型具有更强的信用风险评估能力,小样本评估准确率达到91%。
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