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基于GA-SVR模型的中国上市公司融资风险预测

刘玉敏,刘莉,任广乾

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刘玉敏, 刘莉, 任广乾. 基于GA-SVR模型的中国上市公司融资风险预测[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2019, (4): 73-81. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2019.1835
引用本文: 刘玉敏, 刘莉, 任广乾. 基于GA-SVR模型的中国上市公司融资风险预测[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2019, (4): 73-81.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2019.1835
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LIU Yumin, LIU Li, REN Guangqian. Financing Risk Prediction of China's Listed Company based on GA-SVR Model[J]. Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2019, (4): 73-81. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2019.1835
Citation: LIU Yumin, LIU Li, REN Guangqian. Financing Risk Prediction of China's Listed Company based on GA-SVR Model[J].Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2019, (4): 73-81.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2019.1835
shu

基于GA-SVR模型的中国上市公司融资风险预测

doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2019.1835
  • 1.

    郑州大学 商学院, 河南 郑州 450001

基金项目:

国家自然科学基金青年项目资助（71702171）;河南省哲学社会科学规划项目资助（2018BJJ051）;河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目资助（2017GGJS013）;河南省高等学校重点科研项目资助（18A630053）;河南省教育厅人文社会科学研究一般项目资助（2018-ZZJH-520）

详细信息

  • 中图分类号:F275

Financing Risk Prediction of China's Listed Company based on GA-SVR Model

  • 1.

    Business School, Zhengzhou University, Zhengzhou Henan 450001, China

  • 摘要:提升融资风险预测精度对促进企业资金融通与缓解企业融资约束问题具有重大意义。将中国上市公司作为研究对象，利用粗糙集理论（RS）筛选出企业融资风险预测指标，利用遗传算法（GA）对支持向量回归（SVR）模型的参数进行寻优，并采用GA-SVR模型预测上市公司的融资风险。研究表明：粗糙集理论筛选后得到的17个融资风险预测指标具有较强区分企业是否出现异常状况的能力；资产规模对上市公司的风险预测具有至关重要的作用；GA参数寻优后的SVR模型具有良好的预测精度与稳健性。
    Abstract:Improving the prediction accuracy of corporate financing risk is of great significance for promoting corporate financing and alleviating corporate financing constraints.In this paper,the listed companies in China's listed company are taken as the research object,the financing risk forecasting index is screened by using rough set theory(RS),the parameters of support vector regression(SVR)model are optimized by genetic algorithm(GA),and GA-SVR model predicts financing risks of listed companies.The research shows that the 17 financing risk forecasting indexes obtained by rough set theory screening have a strong ability of distinguishing whether an enterprise is abnormal or not; the scale of assets plays a crucial role in the risk prediction of listed companies; SVR model has good prediction accuracy and robustness.
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出版历程
  • 收稿日期:2018-07-03
  • 刊出日期:2019-06-27

基于GA-SVR模型的中国上市公司融资风险预测

doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2019.1835
  • 1. 郑州大学 商学院, 河南 郑州 450001
    • 基金项目:

    国家自然科学基金青年项目资助（71702171）;河南省哲学社会科学规划项目资助（2018BJJ051）;河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目资助（2017GGJS013）;河南省高等学校重点科研项目资助（18A630053）;河南省教育厅人文社会科学研究一般项目资助（2018-ZZJH-520）

  • 收稿日期:2018-07-03
  • 刊出日期:2019-06-27

  • 中图分类号:F275

摘要:提升融资风险预测精度对促进企业资金融通与缓解企业融资约束问题具有重大意义。将中国上市公司作为研究对象，利用粗糙集理论（RS）筛选出企业融资风险预测指标，利用遗传算法（GA）对支持向量回归（SVR）模型的参数进行寻优，并采用GA-SVR模型预测上市公司的融资风险。研究表明：粗糙集理论筛选后得到的17个融资风险预测指标具有较强区分企业是否出现异常状况的能力；资产规模对上市公司的风险预测具有至关重要的作用；GA参数寻优后的SVR模型具有良好的预测精度与稳健性。

English Abstract

刘玉敏, 刘莉, 任广乾. 基于GA-SVR模型的中国上市公司融资风险预测[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2019, (4): 73-81. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2019.1835
引用本文: 刘玉敏, 刘莉, 任广乾. 基于GA-SVR模型的中国上市公司融资风险预测[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2019, (4): 73-81.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2019.1835
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LIU Yumin, LIU Li, REN Guangqian. Financing Risk Prediction of China's Listed Company based on GA-SVR Model[J]. Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2019, (4): 73-81. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2019.1835
Citation: LIU Yumin, LIU Li, REN Guangqian. Financing Risk Prediction of China's Listed Company based on GA-SVR Model[J].Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2019, (4): 73-81.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2019.1835
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