基于支持向量机及主成分分析的财务危机预测

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,在小样本情况下亦可得到很好的分类效果。文章提出了基于支持向量机的上市公司财务危机预测模型,公司财务指标作为支持向量机的输入,其数目较多,采用主成分分析方法降低支持向量机的输入向量维数。与多元统计方法、Logit及Probit模型进行比较,结果表明,该方法预测精度高,第一类错误及第二类错误显著减小。     

基于模糊支持向量机的客户信用评估研究

文章首先比较了支持向量机与传统分类方法在银行客户信用评估中的效果,结果表明支持向量机更适于目前中国商业银行对个人信用的评价;其次引入模糊支持向量机处理银行客户信用样本中的不平衡问题。实证结果显示,带有模糊关系的支持向量机方法能够减小训练数据类别大小差异对决策机器造成的影响,有效地提高了信用评估的精度。     

基于一类学习的支持向量机核参数选择方法

合适的核函数参数对支持向量机的性能起着重要作用,然而如何选择参数是目前尚未得到很好的解决的一个难点问题.文章从实用的角度出发,提出了一种基于一类学习的支持向量机核参数选择方法,利用一类学习算法--支持向量数据描述的特性,通过简单的二分搜索法获取单类数据中一定支持向量个数比例下的核参数值;然后再确定支持向量机核函数参数.实验结果表明,对于不同问题,该方法可快速找到合适的核参数.     

基于支持向量机的并购目标搜索研究

支持向量机自90年代中期出现以来得到广泛的应用,搜索到理想的并购目标是企业实施并购策略的关键因素。本文介绍了基于支持向量机的基本理论,建立了基于支持向量机的并购目标搜索模型,搜索到潜在的并购目标。研究表明用支持向量机方法来搜索并购目标是可行的。     

应用不等权重支持向量机预测人民币汇率的变动

基于金融时间序列的近期数据对未来的影响会大于早期数据,对应用于金融时间序列预测的支持向量机方法进行改进,给出了不等权重支持向量机方法（USVM）及其多项式光滑化处理。将不等权重支持向量机方法应用于训练样本集的子集确定预测模型,实证分析表明USVM算法预测是有效的。     

遗传支持向量机及其在人民币汇率变动方向预测中的应用

文文章基于金融时间序列的近期数据对未来的影响会大于早期数据,对应用于金融时间序列预测的支持向量机方法进行了改进,给出了不等权重支持向量机方法（USVM）及其多项式光滑化处理;将不等权重支持向量机方法应用于训练样本集的子集确定预测模型,给出了遗传不等权重支持向量机方法（GAUSVM）;对GAUSVM应用于汇率变动预测的实证分析发现,通过利用遗传算法对预测模型选优能够有效地提高USVM预测效果,加强其数据挖掘的功能。     

基于支持向量机回归的房地产单指标预测

对时间序列预测常用的方法进行了比较,结合房地产自身的特点确定用支持向量机回归来对房地产单项指标进行预测;分析了支持向量机回归和时序相空间重构的基本原理;建立了支持向量机预测模型,结合武汉市的实际数据进行了实证分析,并和BP神经网络的预测结果进行比较,表明用支持向量机预测模型进行房地产单项指标预测精度更高。     

最小二乘支持向量机在条件异方差模型中的应用

相对于标准的支持向量机,最小二乘支持向量机是将求解二次规划问题转化为求解一组线性方程,从而能提高求解速度。将最小二乘支持向量机和GARCH模型相结合应用于金融时间序列预测中。通过在实际股票市场预测中的比较分析,能够证实所给方法是可行的、有效的。     

基于支持向量机股票价格指数建模及预测

为提高预测精度,采用基于支持向量机理论的预测方法对股票价格指数进行预测.文章在分析支持向量机预测基本原理基础上,以交叉验证法确定了最佳回归参数并以此建立了预测模型.对上海证券交易所的股票价格指数进行预测,研究结果表明基于支持向量机预测法能较准确地反映股票价格指数的变化趋势且提高了预测精度,验证了此方法在股票价格指数预测中的可行性.     

GDP增长态势的SVR预测模型

本文针对传统预测方法的不足,利用支持向量回归机(SVR)对我国GDP增长率进行预测。通过构造支持向量回归机的光滑逼近,有效地解决了SVR模型模拟海量数据的计算的复杂性。     

基于双正交小波核支持向量机的长记忆汇率预测

对具有长记忆性的汇率数据进行准确预测具有重要的理论和现实意义。文章基于样条小波构造了一类新的双正交小波核函数并建立了相应的支持向量机模型。通过分数差分方法消除汇率数据的长记忆性,对欧元兑美元和欧元兑日元两个汇率数据进行了预测研究。结果表明双正交小波核支持向量机能够有效的避免过学习,其拟合优度和预测精度均优于正交小波核支持向量机和高斯核支持向量机。     

基于SA和Bootstrap的LS-SVM参数优选及应用

文章针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用模拟退火算法(SA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明.该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

基于支持向量机的降水量混沌时间序列预测

本文针对降水量时间序列的混沌性,根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,基于支持向量机优越的非线性拟合性能,建立了基于支持向量机的降水量混沌时间序列预测模型。由于降水量时间序列的特殊性,本文采用均方根误差为标准来选取最优嵌入维数和模型参数,并结合实例验证该模型能精确地预测降水量。同时,这一结论也预示着支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法。     

基于支持向量机的上市公司信用风险评估研究

文章运用一种基于小样本学习的支持向量机(SVM)方法构建信用风险模型进而应用于我国上市公司信用风险评估。实证分析的结果表明:支持向量机在信用风险评估中比多元判别分析(MDA)方法更为准确和有效;研究结果为银行、投资者有效判别信用风险提供了理论依据。     

基于粗糙集支持向量机的个人信用评估模型

文章改变了过去个人信用评估模型多使用统计方法或者主观分析方法精简数据集属性个数的做法,将粗糙集与支持向量机结合的粗糙集支持向量机方法引入个人信用评估实践。以包括1000个统计样本的德国信用数据作为个人信用评估模型的数据来源,应用粗糙集分析系统RSES进行数据预处理,运用遗传算法计算约简,得出以不同的缩减率得到的约简集;然后使用支持向量机分析工具LIBSVM逐步处理已经进行过属性约简的数据集,并在处理过程中应用了交叉验证和网格搜索技术。     

基于主成分分析和支持向量机的企业盈利能力预测

文章针对中国建筑业上市公司样本规模较小,常规预测方法难以奏效的特点,尝试将支持向量机应用于其盈利能力预测.首先从不同的角度选择盈利能力单项指标,以此为基础构建反映公司盈利能力的集成指标,结合2001-2014年中国A股建筑业上市公司的数据,构建基于支持向量的盈利能力预测模型,对样本公司的盈利能力进行预测.研究结果显示,经过训练的支持向量机模型能较为成功地预测样本公司的盈利能力,2003-2014年的预测准确率均超过80％;通过与BP神经网络的对比试验可以发现,在预测中国建筑业上市公司盈利能力方面,支持向量机表现出了较明显的优势.     

基于支持向量机(SVM)的股市预测方法

本文对先有预测工具比较分析的基础上,提出了基于支持向量机的股市预测方法,并建立了数学模型对新疆众和进行了实证研究.结果表明,支持向量机比神经网络有更好的学习和泛化能力,在股市预测中取得了较好的效果.     

支持向量机模型在统计学上的应用研究

支持向量机的问题本质上是一个经典的二次规划问题.避免了局部最优解.有效地克服了维数局限性,而且可以结合利用最优化理论中许多算法.文章通过对线性支持向量机和非线性支持向量机的分析研究,又进一步研究了其在统计学这个大的领域里的一些具体应用.而且把支持向量机和Boosting算法相结合以提升该学习算法的强度.     

一范数支持向量机的特征提取算法及应用

支持向量机算法是一种新的机器学习方法,其主要应用于分类学习问题上.本文推导出一范数支持向量机问题的对偶形式,并用其对偶形式成功解决了2000年全国大学生数学建模竞赛A题-DNA序列分类问题,输入样本有16个特征,而分类函数只依赖于样本的两个特征,得到了很好的特征提取结果;可以看出一范数支持向量机具有很好的特征提取效果而且具有计算方便,效率高等优点.     

信用评分模型应用比较研究——基于个体工商户数据的检验

信用评分是各类机构进行信用管理的有效工具,有着广泛的应用前景。随着计量技术的发展,信用评分方法也不断革新,为实际应用提供了多种选择。选取Logistic回归、分类树两种统计方法及代表信用评分发展趋势的人工智能神经网络中的多层感知器、径向基网络、自组织特征映射网络、支持向量机等共六种模型,运用较大样本量的个体工商户数据在一致的框架下进行检验。结果表明：Logistic回归模型与支持向量机两种方法在错分率、稳定性及适用性方面较为优越,其中支持向量机作为人工智能评分方法的最新应用之一,其综合性能更为突出。