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基于支持向量机的上市公司信用评价研究
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  • 作者:张梦男
  • 关键词:支持向量机 ; 信用评价 ; 上市公司
  • 中文刊名:CKTX
  • 英文刊名:Communication of Finance and Accounting
  • 机构:南京信息工程大学经济管理学院;
  • 出版日期:2017-05-20
  • 出版单位:财会通讯
  • 年:2017
  • 期:No.742
  • 语种:中文;
  • 页:CKTX201714011
  • 页数:6
  • CN:14
  • ISSN:42-1103/F
  • 分类号:45-50
摘要
上市公司作为市场经济重要组成部分,其信用评价研究逐渐受到人们重视,本文利用数据挖掘中支持向量机算法提出上市公司信用综合评价方法,并利用此方法结合上海证券交易所上市公司数据进行实证分析,结果表明:该方法能够很好地量化企业信用,通过实证分析发现上市公司信用状况不仅与公司规模、公司性质(国有或者民营)、所属行业有关,同时与产品及服务领域有着密切的关系。
        
引文
[1]刘淑莲、王真、赵建卫:《基于因子分析的上市公司信用评级应用研究》,《财经问题研究》2008年第7期。
    [2]闫海峰、华雯君:《基于KMV模型的中国上市公司信用风险研究》,《产业经济研究》2009年第3期。
    [3]迟晨:《KMV模型对我国上市公司信用风险度量的实证研究》,《海南金融》2010年第2期。
    [4]辛金国、关建清:《基于数据挖掘民营上市公司绩效评价研究探索》,《中国管理科学》2012年第1期。
    [5]张泽京、陈晓红、王傅强:《基于KMV模型的我国中小上市公司信用风险研究》,《财经研究》2007年第11期。
    [6]Petr,Hájek.Municipal credit rating modelling by neural networks[J].Decision Support Systems,2011,(51):108-118.

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