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基于不平衡支持向量机的上市公司财务预警系统研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·研究背景和意义第9-11页
     ·研究背景第9-10页
     ·研究意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-13页
     ·国外研究现状第11-12页
     ·国内研究现状第12-13页
   ·本文主要研究内容第13-14页
第2章 企业财务预警系统综述第14-18页
   ·财务危机的基本概念及产生原因第14-15页
     ·财务危机的基本概念第14页
     ·财务危机的产生原因第14-15页
   ·财务预警系统的概念和方法第15-17页
     ·财务预警系统的概念第15页
     ·财务预警系统的方法第15-17页
   ·财务危机预警步骤第17-18页
第3章 样本数据和预警变量的选取第18-24页
   ·样本数据的选取第18-19页
     ·样本数据的来源第18页
     ·样本的具体选取第18-19页
   ·预警变量的选取第19-24页
     ·预警变量的选取原则第19-20页
     ·预警变量的初选第20页
     ·预警变量的预处理第20-24页
第4章 标准 SVM 财务预警模型第24-31页
   ·SVM 概述第24-28页
     ·基本概念第24-25页
     ·硬间隔线性支持向量机第25-26页
     ·软间隔线性支持向量机第26页
     ·软间隔非线性支持向量机第26-28页
   ·C-SVM 财务预警模型第28页
   ·数值实验第28-31页
第5章 不平衡 SVM 财务预警模型第31-38页
   ·Biased-SVM 模型第31-33页
     ·Biased-SVM 模型惩罚参数的选择第31-32页
     ·Biased-SVM 财务预警模型第32页
     ·数值实验第32-33页
   ·SMOTE-Biased-SVM 模型第33-36页
     ·SMOTE 方法对 Biased-SVM 模型的优化第33-34页
     ·SMOTE-Biased-SVM 财务预警模型第34页
     ·数值实验第34-36页
   ·三种模型分类结果对比分析第36-38页
第6章 结论和展望第38-39页
参考文献第39-41页
附录第41-45页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第45-46页
致谢第46页

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