本文關鍵詞：基于主成分分析和支持向量機的企業(yè)盈利能力預測

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【摘要】：文章針對中國建筑業(yè)上市公司樣本規(guī)模較小,常規(guī)預測方法難以奏效的特點,嘗試將支持向量機應用于其盈利能力預測。首先從不同的角度選擇盈利能力單項指標,以此為基礎構建反映公司盈利能力的集成指標,結合2001—2014年中國A股建筑業(yè)上市公司的數(shù)據(jù),構建基于支持向量的盈利能力預測模型,對樣本公司的盈利能力進行預測。研究結果顯示,經(jīng)過訓練的支持向量機模型能較為成功地預測樣本公司的盈利能力,2003—2014年的預測準確率均超過80%;通過與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的對比試驗可以發(fā)現(xiàn),在預測中國建筑業(yè)上市公司盈利能力方面,支持向量機表現(xiàn)出了較明顯的優(yōu)勢。
【作者單位】： 清華大學建設管理系;北京林業(yè)大學經(jīng)濟管理學院;
【關鍵詞】： 盈利能力 預測 建筑業(yè)上市公司 支持向量機 主成分分析
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71073096)
【分類號】：F426.92;F406.7
【正文快照】： 0引言盈利能力預測屬于模式識別范疇。目前常用的模式識別方法包括數(shù)據(jù)挖掘、人工神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機[1]。數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中自動搜索某種蘊含特殊關系信息的過程,對數(shù)據(jù)量有較高要求。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種應用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結構進行信息處理的數(shù)學模型,在大

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本文編號：587799