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A Study of Predicting Financial Distress in China's Listed Companies Based on Support Vector Machine

机译:基于支持向量机的中国上市公司财务困境预测研究

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摘要

统计学习理论是在传统统计学基础上发展起来的一种具有坚实理论基础的机器学习方法,自20世纪90年代以来,自身形成了一个较完善的理论体系—统计学习理论;提出了新的模式识别方法-支持向量机(SVM)。支持向量机作为机器学习领域若干标准技术的集大成者,具有其他方法无法比拟的优势,是一个十分令人瞩目的发展方向。随着市场经济的不断发展,股市成为了越来越重要的融资手段。而一个上市公司财务状况的好坏不仅涉及企业自身的利益,还关系到投资者和债权人的利益。因为一个营运良好、财务健康的公司不但可提高自身在市场上的信誉及扩展筹资渠道,也使投资者信心倍增。相反,一个陷入财务困境或濒临破产的企业无法吸引投资,更让原有投资...
机译:统计学习理论是在传统统计学基础上发展起来的一种具有坚实理论基础的机器学习方法,自20世纪90年代以来,自身形成了一个较完善的理论体系—统计学习理论;提出了新的模式识别方法-支持向量机(SVM)。支持向量机作为机器学习领域若干标准技术的集大成者,具有其他方法无法比拟的优势,是一个十分令人瞩目的发展方向。随着市场经济的不断发展,股市成为了越来越重要的融资手段。而一个上市公司财务状况的好坏不仅涉及企业自身的利益,还关系到投资者和债权人的利益。因为一个营运良好、财务健康的公司不但可提高自身在市场上的信誉及扩展筹资渠道,也使投资者信心倍增。相反,一个陷入财务困境或濒临破产的企业无法吸引投资,更让原有投资...

著录项

  • 作者

    刘晋明;

  • 作者单位
  • 年度 2005
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 zh_CN
  • 中图分类

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