摘要
以2004—2007年发生信息披露违规行为的99家上市公司和相应的配对公司为样本,利用支持向量机(SVM)的分类能力建立信息披露违规预警模型,以有效解决传统模型存在的小样本、高维数、非线性和局部极小点等问题,从而提高信息披露违规预警的准确率。
This paper utilizes the support vector machine （SVM） to establish model of warning for violating regulation information disclosure with 99 listed company samples reported from 2004 to 2007. This method can solve the problems existing in the traditional methods such as the small sample size, high dimension and local optimum to improve accuracy of warning for information disclosure.
出处
《华东交通大学学报》
2010年第4期117-120,共4页
Journal of East China Jiaotong University
基金
江西省教育厅科技项目(GJJ09213
GJJ10129)
华东交通大学科学技术研究项目(09JC01
08JC04)
关键词
信息披露违规
支持向量机
上市公司
violating regulation of information disclosure
support vector machine
listed company
