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加权后验支持向量及其在上市公司财务信用评估中的应用

作　者: 滕金平
导　师: 武坤
学　校: 中南大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 主成分分析支持向量机信用评估财务指标
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 19次
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内容摘要

随着我国经济改革正在不断深化,企业面对越来越激烈的市场竞争。在日益发展但尚不成熟的中国证券市场中,一些上市公司的财务状况频频陷入困境,因此建立实用有效的信用评估模型对上市公司财务进行信用评估已经成为必然。对我国的证券市场发展具有重要的意义。本文研究内容在于：第一,本文从对于企业信用评估的必要性分析入手,结合我国社会信用的现状,特别是信用评估业的实际状况,进行了较为深入的剖析,采用定量方法,设计了定量测试企业资信状况的指标体系和评价方法。第二,在选取数据样本时,我们采用先分层,再等距抽样的方法,选取了数据样本,保证了样本的代表性。选取上市公司样本财务指标数据后,对其财务指标利用方差分析进行筛选,第三,利用改进的主成分分析得到主成分因子得分值,选择训练样本和实验样本,利用加权后验SVM对训练样本进行训练,得到模型,并用测试样本进行检验得到两者的分类精度和误差。最后,与标准支持向量机和其他信用评估方法所得的训练精度和测试误差进行对比,可知加权后验SVM对上市公司财务信用评估的优越性。提出了加权后验概率理论并建立了改进的主成分-加权后验概率支持向量机组合预测模型。此方法除了适用于抽取的样本,该模型亦可推广,根据任何企业的财务数据指标来估算企业的信用水平,可以提供给政府监管部门、银行和广大投资者进行决策分析使用,对企业财务信用起到预警作用。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章绪论  7-12
  1.1 论文选题的背景与意义  7
  1.2 国内外文献综述  7-10
  1.3 本文的研究思路与框架  10-12
第二章信用风险概述及上市公司财务状况分析  12-18
  2.1 风险的基本概念  12-13
    2.1.1 风险的分类  12
    2.1.2 信用风险的概念  12-13
    2.1.3 影响信用风险的因素  13
  2.2 信用评级  13-18
    2.2.1 信用风险分析方法  14-18
第三章统计学习理论  18-24
  3.1 基于数据的机器学习问题模型  18-20
    3.1.1 经验风险最小化  19-20
  3.2 统计学习理论的产生  20-24
    3.2.1 结构风险最小化的含义  22-24
第四章支持向量机及其分类理论  24-37
  4.1 支持向量机的概述  24
  4.2 支持向量机的基本思想  24-27
  4.3 支持向量机的分类  27-31
    4.3.1 分类问题的提出及SVM分类原理  27-31
    4.3.2 支持向量机的优缺点  31
  4.4 后验概率支持向量机  31-34
    4.4.1 后验概率支持向量机理论的提出  31-34
  4.5 加权后验概率支持向量机  34-37
第五章上市公司信用风险评估的实证模拟  37-54
  5.1 数据及其预处理  37-42
  5.2 主成分分析的基本思想  42-49
    5.2.1 主成分分析法的基本原理  42-43
    5.2.2 主成分分析的主要作用  43-44
    5.2.3 主成分分析的步骤  44
    5.2.4 改进的主成分分析  44-46
    5.2.5 改进主成分分析结果  46-49
  5.3 利用支持向量机对数据进行训练  49-54
    5.3.1 PPSVM模型的运用与结果分析  51
    5.3.2 WPPSVM模型的运用与结果分析  51-54
第六章本文总结  54-55
参考文献  55-59
致谢  59-60
附录  60-66

加权后验支持向量及其在上市公司财务信用评估中的应用

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