中小上市企业信用分类的应用研究——基于BP神经网络与SVM的分类方法

来源 :湖南工程学院学报:社会科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：sun88888jian

【摘要】

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企业信用评级是中小企业获得政府扶持的重要保证.选取Choice数据金融平台的中小企业板数据,运用BP神经网络与支持向量机方法对中小上市企业进行信用分类,两种方法的分类结果

【作者】

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石峰胡燕

【机构】

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湖南工程学院管理学院,中南大学法学院

【出处】

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湖南工程学院学报:社会科学版

【发表日期】

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2020年1期

【关键词】

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中小企业信用分类 BP神经网络支持向量机 SMEscredit classificationBP neural networkSVM

【基金项目】

：

湖南省社科联项目“湖南小微企业债信评级模型构建及实证研究”(GLX186),湖南省情对策咨询项目“湖南中小企业债信评级体系及应用研究”(16JCC036),国家留学基金委地方合作项目“大学生返乡创业意愿及其提升路径研究”(留金项〔2018〕10006号).

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企业信用评级是中小企业获得政府扶持的重要保证.选取Choice数据金融平台的中小企业板数据,运用BP神经网络与支持向量机方法对中小上市企业进行信用分类,两种方法的分类结果表明,支持向量机方法的预测正确率远远高于BP神经网络的预测正确率.基于现有的56个样本企业数据的信用分类,两种方法的预测正确率都没有达到预期效果,但为中小上市企业的信用分类研究提供了方法选择.

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