基于因子分析和SVM模型的化学制品行业财务预警研究
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  • 英文篇名:Chemical industry early warning research based on factor analysis and SVM model
  • 作者:李丹 ; 朱家明
  • 英文作者:LI Dan;ZHU Jia-ming;School of Finance, Anhui University of Finance and Economics;School of Statistics and Applied Mathematics, Anhui University of Finance and Economics;
  • 关键词:财务预警 ; 因子分析 ; 支持向量机 ; SPSS ; Python
  • 英文关键词:financial early warning;;factor analysis;;support vector machine;;SPSS;;Python
  • 中文刊名:QQHE
  • 英文刊名:Journal of Qiqihar University(Natural Science Edition)
  • 机构:安徽财经大学金融学院;安徽财经大学统计与应用数学学院;
  • 出版日期:2019-07-15
  • 出版单位:齐齐哈尔大学学报(自然科学版)
  • 年:2019
  • 期:v.35
  • 基金:国家自然科学项目(61305070);; 安徽省教研项目(2016ckjh007)
  • 语种:中文;
  • 页:QQHE201904022
  • 页数:5
  • CN:04
  • ISSN:23-1419/N
  • 分类号:93-97
摘要
针对化学制品行业财务预警研究,运用变异系数、相关系数剔除含有重复信息的财务指标,运用因子分析法进行降维处理,得到反映财务状况的盈利和偿债两个主因子,降低指标的复杂性。在简化的指标体系中,建立基于支持向量机的财务分类预警模型,为企业财务管理以及股市投资者提供相关参考。
        For the financial early warning research of chemical industry, the coefficient of variation and correlation coefficient are used to eliminate the financial indicators with duplicate information, and the factor analysis method is used to reduce the dimensionality. The two main factors of profit and debt repayment are reflected. The complexity. In the simplified index system, a financial classification warning model based on support vector machine is established,which provides relevant reference for enterprise financial management and stock market investors.
引文
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