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基于支持向量机的上市公司财务预警模型研究

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基于支持向量机的上市公司财务预警模型研究
论文目录
 
致谢第1-6 页
中文摘要第6-7 页
ABSTRACT第7-10 页
1 绪论第10-17 页
  · 选题背景与意义第10-11 页
  · 国内外研究文献第11-16 页
    · 国外上市公司财务预警系统研究概述第11-14 页
    · 国内上市公司财务预警系统研究概述第14-16 页
  · 本文的主要研究内容第16-17 页
2 财务预警系统的基本理论第17-22 页
  · 财务预警系统的定义、内涵及性质第17-19 页
    · 风险和财务危机第17-18 页
    · 财务预警系统的定义、内涵及性质第18-19 页
  · 财务预警系统的基本内容第19-22 页
    · 经济预警系统的基本内容第20 页
    · 财务预警系统的主要内容第20-22 页
3 统计学习理论和支持向量机第22-31 页
  · 经验风险最小化原则第22-23 页
    · 机器学习问题的简单描述第22 页
    · 经验风险最小化原则及其不足第22-23 页
  · 统计学习理论的主要思想第23-24 页
    · 函数集学习能力的描述-VC维第23-24 页
    · 结构风险最小化归纳原理第24 页
  · 支持向量机第24-31 页
    · 基本概念第25-26 页
    · 线性支持向量机第26-28 页
    · 非线性支持向量机第28-30 页
    · SVM多类分类问题第30-31 页
4 基于支持向量机的财务预警模型第31-46 页
  · 支持向量机的标准模型第31-33 页
  · 基于SVM技术的财务分类预警模型第33-40 页
    · 模型预警指标选择第33-35 页
    · 模型结果分析第35-38 页
    · 模型推广能力的研究第38-40 页
  · SVM财务预警模型与BPN财务预警模型比较第40-42 页
  · 多分类SVM模型财务预警实验第42-45 页
    · 多类分类SVM模型的建立第42-45 页
  · 本章小结第45-46 页
5 结论第46-47 页
参考文献第47-49 页
作者简历第49-51 页
学位论文数据集第51页

本篇论文共51页,点击这进入下载页面
 
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