基于改进支持向量机的上市公司财务困境判别研究

作者：韩立岩,宋晓东,姚伟龙

摘要：针对上市公司财务困境判别研究的不足，本文构建了财务困境判别的双隶属模糊支持向量机模型，使每个训练样本依双隶属度同时隶属于两个类别：考虑到财务困境判别研究中两类样本非平衡的问题，本文构建了一种基于非平衡数据的改进支持向量机模型。实证结果表明，与已有的支持向量机模型相比．本文构建的改进支持向量机模型在对上市公司财务困境进行判别时精度更高，具有良好的应用价值。

发文机构：北京航空航天大学经济管理学院

关键词：非平衡支持向量机双隶属度财务困境上市公司class imbalance, support vector machine, dual membership, financial crisis, listed companies

分类号： F275[经济管理—企业管理][经济管理—国民经济]