【摘 要】
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以2010年至2014年A股1535家上市公司为研究样本,利用SVM方法建立违规预警模型;为提高模型预警精度,综合Fisher score和MRMR两种特征选择算法,筛选出与公司违规相关性强的特征
【机 构】
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长沙理工大学 数学与统计学院国防科学技术大学电子科学与工程学院;
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以2010年至2014年A股1535家上市公司为研究样本,利用SVM方法建立违规预警模型;为提高模型预警精度,综合Fisher score和MRMR两种特征选择算法,筛选出与公司违规相关性强的特征属性,通过比较分析发现,进行特征属性筛选后的预警模型精度更高.研究结论为相关监管部门对上市公司风险管理提供了依据.
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