生物启发优化算法与上市公司信用评级——基于ABC-SVM的实证研究

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在国际评级机构经济背景与我国市场经济不相契合的前提下,为完善我国上市公司信用评级方法体系,本文通过完善指标选取、数据处理与算法优化三个方面,选取锐思数据库我国上市公司的评级数据、财务数据与相关非财务数据,采用"数据分割"方式,创新性地将人工蜂群算法优化支持向量机(ABC-SVM)应用于我国上市公司信用评级中。结果表明:通过将整体数据集分割为升级数据集和降级数据集,评级准确率分别提高了3.78%和3.37%;同时,较传统支持向量机与其他两种生物启发算法(粒子群算法、遗传算法)优化下的支持
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