加权后验支持向量及其在上市公司财务信用评估中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·论文选题的背景与意义 | 第7页 |
| ·国内外文献综述 | 第7-10页 |
| ·本文的研究思路与框架 | 第10-12页 |
| 第二章 信用风险概述及上市公司财务状况分析 | 第12-18页 |
| ·风险的基本概念 | 第12-13页 |
| ·风险的分类 | 第12页 |
| ·信用风险的概念 | 第12-13页 |
| ·影响信用风险的因素 | 第13页 |
| ·信用评级 | 第13-18页 |
| ·信用风险分析方法 | 第14-18页 |
| 第三章 统计学习理论 | 第18-24页 |
| ·基于数据的机器学习问题模型 | 第18-20页 |
| ·经验风险最小化 | 第19-20页 |
| ·统计学习理论的产生 | 第20-24页 |
| ·结构风险最小化的含义 | 第22-24页 |
| 第四章 支持向量机及其分类理论 | 第24-37页 |
| ·支持向量机的概述 | 第24页 |
| ·支持向量机的基本思想 | 第24-27页 |
| ·支持向量机的分类 | 第27-31页 |
| ·分类问题的提出及SVM分类原理 | 第27-31页 |
| ·支持向量机的优缺点 | 第31页 |
| ·后验概率支持向量机 | 第31-34页 |
| ·后验概率支持向量机理论的提出 | 第31-34页 |
| ·加权后验概率支持向量机 | 第34-37页 |
| 第五章 上市公司信用风险评估的实证模拟 | 第37-54页 |
| ·数据及其预处理 | 第37-42页 |
| ·主成分分析的基本思想 | 第42-49页 |
| ·主成分分析法的基本原理 | 第42-43页 |
| ·主成分分析的主要作用 | 第43-44页 |
| ·主成分分析的步骤 | 第44页 |
| ·改进的主成分分析 | 第44-46页 |
| ·改进主成分分析结果 | 第46-49页 |
| ·利用支持向量机对数据进行训练 | 第49-54页 |
| ·PPSVM模型的运用与结果分析 | 第51页 |
| ·WPPSVM模型的运用与结果分析 | 第51-54页 |
| 第六章 本文总结 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录 | 第60-66页 |
