中国海外上市公司的PCA-SVM财务危机预警研究

在支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法的基础上融入主成分分析(Principal Compo-nent Analysis,PCA)方法,可构建PCA-SVM财务危机预警模型。以我国海外上市公司为研究对象,运用PCA提取出对财务危机具有显著影响的特征指标,进而通过训练集在不同核函数下对SVM进行训练,最后运用测试集对经过训练得到的SVM财务危机预警模型进行性能验证与评价。实证研究结果表明,PCA-SVM财务危机预警模型在线性、多项式、径向基和sigmoid四种核函数下都具有良好的预测能力,而径向基核函数下的PCA-SVM财务危机预警模型具有更加优越的学习能力与泛化推广能力。     

构造稀疏最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型

从最小二乘支持向量机的稀疏表达出发,构建高效的基于稀疏最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型,提出了一种通过基于核空间近似策略的有效低秩逼近来有效减小原始训练样本集中的支持向量数来实现最终模型的稀疏表达。以MIT KDD99数据集为基础,对所提出方法进行有效性验证,并与利用剪枝策略通过递归过程中不断减少模型中支持向量个数的稀疏化方法、基本最小二乘支持向量机以及标准支持向量机方法的性能进行对比。结果表明:基于核空间近似的最小二乘支持向量机稀疏化与标准最小二乘支持向量机相当;此外稀疏最小二乘支持向量机能够提高入侵检测响应速度。     

优化SVM在锅炉负荷预测中的应用

提出智能优化支持向量机算法来提高模型的预测能力和泛化能力。该算法针对支持向量机噪声敏感问题采用小波方法对数据集去噪;利用核主成分分析方法提取数据特征;采用量子粒子群算法优化支持向量机超参数。将该优化算法应用于锅炉负荷短期预测,实验结果表明,该优化算法预测精度较高,收敛速度较快,泛化性能优于其他预测方法,且工程实现容易。     

中国A股上市公司财务危机预警模型构建及实证研究

越来越多的投资者通过证券市场对上市公司进行投资,上市公司如果出现财务危机而投资者不能及时掌握相关信息,预警危机发生,将会面临巨大的风险,造成经济损失,甚至影响整个社会的稳定。通过参考国内外文献,选取财务、公司治理、总体经济和经营效率51个变量,2002~2005年中国A股上市ST与非ST公司378个样本,利用DEA数据包络分析法、Logit模型和类神经网络模型,并进行拟合优度与假说的检测及实证,确定并构建出本研究中最优的跨期财务危机预警综合模型。     

固定尺度最小二乘支持向量机

针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)在进行回归预测时存在的稀疏性缺陷问题,采用固定尺度最小二乘支持向量机,即固定支持向量数量进行改进。仿真结果表明:固定尺度最小二乘支持向量机在训练各种样本数据集时,有效地避开了LS-SVM中的稀疏性问题,且训练速度快,同时具有良好的预测精度。     

基于支持向量机集成学习方法的高新技术上市公司绩效预测研究

本文以创业板高新技术企业为对象,采集样本企业2011-—2014年的年报数据,通过构建支持向量机预测模型和支持向量机集成学习方法预测模型,预测样本企业的绩效。研究结果显示:两种预测模型均能有效预测样本企业的绩效,支持向量机集成学习方法预测模型的准确度更高,样本数据越接近预测年度,预测的准确度越高。     

企业财务困境预警模型分析

借鉴国内外已经比较成熟的研究成果,将中国上市公司因财务状况异常而被特别处理（ST）作为企业陷入财务困境的标志,采用主成分分析方法确定模型变量,并利用Logit回归建立财务困境预警模型;然后用财务困境企业样本数据进行分析,并与财务正常企业的数据进行比较。分析结论表明,财务指标包含了预测财务困境的有用信息。     

基于单变量分析的我国上市公司两阶段财务预警模型实证研究——以纺织行业为例

我国现有的财务预警研究大部分仅限于对上市公司是否会陷入ST来建立预测模型,缺少对公司陷入ST后财务状况预测的进一步研究。应着眼于为上市公司的外部信息使用者建立ST前和ST后两阶段的预测模型,即把正常公司是否会转为ST公司作为模型预测的第一阶段,把ST公司是否会暂停上市作为模型预测的第二阶段,可选取包括现金流量指标在内的五种财务指标,以纺织行业为例进行分行业的实证研究,建立纺织行业两阶段的单变量预测模型。研究结果表明这些模型在两个阶段都达到了较好的预测效果。     

企业规模扩张中的财务危机预警研究——以上市公司为例

针对企业规模扩张中存在的财务问题,以上市公司为研究对象,选择上市公司中的部分ST公司和非ST公司为样本,利用15个财务指标,从ST样本公司和非ST样本公司连续三年财务指标之间的差异,找出可能引发财务危机的因素,应用多元逻辑回归模型(Logisitic模型),进行财务预警,结果表明所设计的财务危机预警是有效的。     

我国物流上市公司财务风险预警实证研究——基于现金流量分析

选取我国物流上市公司中代表财务危机的4家ST公司和财务正常的16家非ST公司的14个基于现金流量的财务数据,运用因子分析法和逻辑回归方法对我国物流企业上市公司进行财务预警研究,为我国物流行业的健康、持续、快速发展提供保障。     

基于网络和计算机辅助的大学英语教学改革中教师的学习任务

本文通过研究分析基于网络和计算机辅助教学条件下的学习者需求和自主学习能力,对比传统的课堂教学与计算机辅助教学的特点,对于教师在新模式下的教学能力进行了分析,指出了有效开展计算机辅助教学教师所缺乏的适应能力和教学能力,提出了在计算机操作技能,学生元认知策略学习能力培养和合理衔接课堂教学与自主学习内容三方面教师面临的学习任务。     

孔子的礼乐人生模式

《诗经》在先秦时期差不多可比拟今日之“教材”,子曰“不学诗,无以言”;在古代社会,礼设定了各阶层成员的行为规范,子曰“不学礼,无以立”;从“十有五”志学于“诗”“礼”,到学“乐”以“成和”,达到“礼乐人和”的天命境界,进而走向“诚”“明”,最终“从心所欲,不逾矩”,实现礼乐的“中庸”,这便是孔子的礼乐人生模式。这一“范式”渊源有自,并非遥不可及,每个人都可以通过“敏以求之”的“志学”路径达到。     

从传统到问题式教学的英语教学模式探索

素质教育要求大学英语教学注重学生对语言的综合应用能力,而传统的以教师为中心的教学模式存在较多弊端,因此一种新的教学方式被引入到大学英语教学中——问题式学习的教学。由于这种新的教学模式具有激发学生学习英语的兴趣,增强自主学习的能力,提高学生的元认知能力,促进思维能力的发展等优势,它明显优越于传统教学方式,符合当前的教学要求,对实际的英语教学具有重大的现实意义。     

当前高校研究性学习状况分析——对安徽省某高校参与校园科技活动积极分子的调查和反思

研究性学习是一种学习方式,也是一种课程实施手段,还是优化师生的有效途径.本文通过对安徽省某高校参与校园科技活动积极分子的抽样调查,发现当前大学生对研究性学习认识不足、意愿与成果不能成正比、教师引导不充分等问题,并提出加强高校研究性学习的方法途径.     

浅谈现代教育技术在高校英语教学中的应用

现代教育技术条件下，人们的生活方式、思维方式、工作方式以及教育方式都发生了重大改变，如何在现代教育技术条件下提高高校英语教学水平是摆在我们英语教师面前的一个重要任务。本文通过对吉林省部分高校现代教育技术应用现状的调查。发现我国高校在现代教育技术应用于英语教学中存在的问题，分析原因并提出相应的解决办法。     

英语与母语阅读策略对比研究

对中国大学生母语和英语阅读策略相互影响的调查结果显示:中国学生的母语(L1)阅读和英语(L2)阅读策略无明显差异,可以说母语阅读策略在一定程度上向英语阅读发生了迁移。     

推进高校党风廉政建设应做到“四到位”

推进高校党风廉政建设是摆在各高校党委工作中的一个重要议题。笔者认为应从提高党员干部的思想认识、加强党风廉政教育、完善规章制度建设和强化监督职能四个方面着手,切实到位,才能使高校党风廉政建设上一个新台阶。     

对高校开展劳动法教育的思考

劳动法教育是我国高校法制教育和职业教育中的一个重要课题,它与人才培养质量及大学生的切身利益密切相关,但目前并未引起足够的重视。开展劳动法教育,首先要充分利用第一课堂,加强劳动法课程建设;其次要发挥第二课堂的补充作用,通过多种形式营造良好的劳动法教育环境。     

远程智能支持服务系统的设计与实现

远程学习支持的关键在于依据学生的差异提供个性化的服务。依据认知型学生模型,设计了一个基于多Agent的智能学习支持系统,对学生认知能力自动诊断,以使不同层次的学生得到深度不同的答案、水平合适的知识与技能训练,以此激发学生的学习兴趣,促进学生认知能力的提高。     

社交网的远程学习应用研究

随着计算机互联网技术飞速发展,基于互联网技术的远程学习形式层出不穷,探索提高远程学习质量的适宜远程学习的技术手段方兴未艾。通过对国内外有关远程学习理论及技术的阐述及相关调研、对社交网相关技术和应用进行分析,构建了基于SNS技术的远程学习新形式。借助SNS技术提高学习的兴趣,进而改善远程教育的交互,还可应用于日校的辅助教学、培训等领域。