基于主成分的RBF核SVM在财务预测领域的应用

作者：任靓,孙德山

摘要：支持向量机(SVM)是实现结构风险最小化归纳原理的一种机器学习理论,在有限的学习模式下具有良好的泛化能力。为了评估支持向量机的预测性能,本文通过对684家企业进行财务分析,进而预测企业在未来两年是否会被ST。建立基于主成分的RBF(核函数)核SVM模型,将支持向量机与传统学习算法进行比较,结果表明支持向量机有效地提高了预测的精度,具有良好的泛化和预测能力。

发文机构：辽宁师范大学数学学院

关键词：财务预测主成分分析支持向量机逻辑回归Financial projectionsPrincipal component analysisSVMLogistic regression

分类号： F8[经济管理]