| 基于数据挖掘技术的企业财务困境预测建模 |
| |
| 引用本文： | 卜耀华.基于数据挖掘技术的企业财务困境预测建模[J].计算机仿真,2012(6):355-358. |
| |
| 作者姓名： | 卜耀华 |
| |
| 作者单位： | 内蒙古商贸职业学院计算机系,内蒙古呼和浩特,010070 |
| |
| 基金项目： | 江苏建筑职业技术学院院级科研课题 |
| |
| 摘 要： | 研究企业财务困境预测问题,影响财务困境的输入变量参数较多,存在输入维数和冗余信息,造成预测效率低。如何准确选择合理的输入变量参数是提高财务困境预测精度的关键。为了解决财务困境输入变量选择不合理导致预测精度低等难题,提出采用主成分-遗传-支持向量机(PCA-GA-SVM)的企业财务困境组合预测方法。先用主成分分析法(PCA)合理选取企业财务困境的输入变量,然后结合遗传算法(GA)利用训练集的数据对SVM最优参数寻优,得到企业财务困境预测模型,最后采用具体企业财务数据进行仿真。实验结果表明,PCA-GA-SVM的企业财务困境预测方法提高了财务困境的预测精度。
|
| 关 键 词： | 财务困境 支持向量机 主成分分析 预测精度 |
Modeling of Financial Distress Prediction Based on data mining |
| |
| BU Yao-hua.Modeling of Financial Distress Prediction Based on data mining[J].Computer Simulation,2012(6):355-358. |
| |
| Authors: | BU Yao-hua |
| |
| Affiliation: | BU Yao-hua(Department of Computer Science,Inner Mongolia Business & Trade Vocational College, Inner Mongolia Hohhot 010070,China) |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
