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文檔簡介
1、隨著我國經(jīng)濟改革正在不斷深化，企業(yè)面對越來越激烈的市場競爭，而在日益發(fā)展但尚不成熟的中國證券市場中，一些上市公司的財務(wù)狀況頻頻陷入困境，這不僅嚴重損害了廣大股票投資者、債權(quán)人的利益，危及其自身的生存和發(fā)展，也嚴重影響了我國證券市場的健康發(fā)展。因此，對上市公司財務(wù)困境預(yù)警的研究已成為近年來學(xué)術(shù)界的一個研究熱點，設(shè)計實用、有效的財務(wù)危機預(yù)警模型去發(fā)現(xiàn)并防范這些危機具有很重要的意義。 目前能用于財務(wù)危機預(yù)警的方法很多。傳統(tǒng)的方法有Ba
2、yesian方法、距離判別法、Fisher判別法、主成分分析法等；現(xiàn)代的方法如模糊分類、粗糙分類、以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類等，還有剛剛興起的支持向量機（SVM）分類方法。 本文首先對企業(yè)財務(wù)預(yù)警的含義、功能及特征等進行了必要的分析，在總結(jié)國內(nèi)外有關(guān)財務(wù)預(yù)警研究成果的基礎(chǔ)上，提出了基于主成分分析法和支持向量機方法的組合預(yù)測方法，給出了具體的原理和算法，并以64家IT行業(yè)上市公司為研究樣本，構(gòu)建IT行業(yè)財務(wù)危機預(yù)警模型。結(jié)果表明：組合預(yù)測模
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