本文關(guān)鍵詞： 支持向量機(jī) 信用評(píng)價(jià) 上市公司　出處：《財(cái)會(huì)通訊》2017年14期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：上市公司作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)重要組成部分,其信用評(píng)價(jià)研究逐漸受到人們重視,本文利用數(shù)據(jù)挖掘中支持向量機(jī)算法提出上市公司信用綜合評(píng)價(jià)方法,并利用此方法結(jié)合上海證券交易所上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,結(jié)果表明:該方法能夠很好地量化企業(yè)信用,通過(guò)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)上市公司信用狀況不僅與公司規(guī)模、公司性質(zhì)(國(guó)有或者民營(yíng))、所屬行業(yè)有關(guān),同時(shí)與產(chǎn)品及服務(wù)領(lǐng)域有著密切的關(guān)系。
[Abstract]:As an important part of market economy, the research on credit evaluation of listed companies has been paid more and more attention. In this paper, a comprehensive credit evaluation method for listed companies is proposed by using support vector machine (SVM) algorithm in data mining. The results show that this method can well quantify the corporate credit, and find that the credit status of listed companies is not only related to the scale of the company, but also to the scale of the listed companies. The nature of the company (state-owned or private-owned, related to the industry, and products and services have a close relationship. "
【作者單位】： 南京信息工程大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：F832.51

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本文編號(hào)：1501260