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《上海外国语大学》 2014年
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基于支持向量机的中小上市公司财务风险评级模型研究

朱晓燕  
【摘要】:中小企业作为我国国民经济的重要组成部分,在我国经济发展中扮演着非常重要的角色,对宏观经济的增长和影响相当巨大。相对于大型企业,中小企业在面对急剧变化的外部环境及艰难的融资环境时,财务风险意识和融资能力都较为薄弱,因此建立一套科学的财务风险评级系统,及时发现企业潜在风险并采取措施,避免或者减小不必要的损失非常重要。本文的研究目的,就是希望能提出一套适合我国中小制造业上市公司的财务风险评级方法,从而为企业及其利益相关者提供科学的决策信息。 本文旨在通过对相关文献及财务风险分析理论的回顾作为理论支撑,选取科学实用的财务风险评级一级指标,并根据一级指标选取二级指标,对二级指标进行预处理最终得到显著性指标,在模型中使用。根据选取的财务风险评级指标,构建了用于中小上市企业财务风险评级的SVM模型,并和传统的Logit回归模型作了比较研究。 研究表明,本文所构建的中小企业财务风险及评级模型具有一定的实用价值,虽然本文所采用的SVM模型准确率为84%,相比于类似的研究,其准确率不算高,作为对比的Logit回归模型两年综合准确率为83%,但是从实证结果来看及误判率来看,支持向量机模型的准确率要略高于Logit回归模型。这与其他学者的一些研究是一致的。这表明,支持向量机模型更适用于财务风险评级。
【学位授予单位】:上海外国语大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:F275;F276.6;F224

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【参考文献】
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