基于支持向量机的中国上市公司财务困境预测

摘要

针对传统预测模型的不足，探讨支持向量机（Support Vectors Machine，SVM）模型在中国上市公司财务困境预测中的作用。通过SVM与传统的多元线性回归（Multi Linear Regression，MLR）和Logit分析（Logit Analysis，LA）的实证对比和模型分析，得出SVM在20组测试样本集上的平均误判率是最好的，显著优于MLR，也优于LA，证实了SVM模型用于财务困境预测的有效性和优越性。