上市公司財務危機預測的最小二乘支持向量機方法研究

[摘要］ 現有上市公司財務危機預測方法常常需要線性假設或正態分布、等協方差假設，模型參數選擇原則一般都采用經驗風險最小。本文研究了上市公司財務危機的最小二乘支持向量機（LS-SVM）預測方法，此方法基于研究小樣本的統計學習理論，它不需要特殊假設作為前提，選用結構風險最小原則確定預測模型參數，不僅使得經驗風險最小，也使期望風險最小，從而對未來樣本有較好的泛化能力。同時，給出了模型參數的顯式計算公式。因此所提預測方法計算簡單，速度快，預測精度高。實例計算結果證實了所提方法的可行性、有效性、實用性。

[關鍵詞] 預測財務危機統計學習理論最小二乘支持向量機