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文檔簡介
1、上市公司的財務危機會帶來投資者的投資損失、公司員工的失業(yè)以及金融信貸難以收回等一系列嚴重后果。利用統(tǒng)計方法、機器學習以及數據挖掘為我國上市公司提供有效的財務預警是一個有重要意義的研究課題。本文基于多步因子分析法和人工智能分類的方法分別設計了三個主要的公司財務預警模型。首先，利用主成分分析法和多步驟提取因子的方法對上市公司的30個財務指標進行變量選擇并構建了多因子分析的財務預警模型。其次，設計了基于因子分析的PSO-LSSVM智能單分類器
2、。實驗結果顯示，結合了多步因子分析的PSO-LSSVM具有更好預警效果。最后，設計了三個財務危機預警多分類器，分別利用BP神經網絡，決策樹和支持向量機集成AdaBoost_BP、AdaBoost_DT和 AdaBoost_SVM的財務預警多分類器。實驗結果表明，AdaBoost_DT的預警效果優(yōu)于AdaBoost_BP和AdaBoost_SVM的財務預警效果。
本研究主要內容包括：⑴利用多步因子分析法構造了基于因子分析的上市公
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