【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2012年第29卷第6期 355-358页,共4页

【作 者】： 卜耀华

【摘 要】 研究企业财务困境预测问题，影响财务困境的输人变量参数较多，存在输入维数和冗余信息，造成预测效率低。如何准确选择合理的输入变量参数是提高财务困境预测精度的关键。为了解决财务困境输入变量选择不合理导致预测精度低等难题，提出采用主成分一遗传一支持向量机（PCA—GA～SVM）的企业财务困境组合预测方法。先用主成分分析法（PCA）合理选取企业财务困境的输入变量，然后结合遗传算法（GA）利用训练集的数据对SVM最优参数寻优，得到企业财务困境预测模型，最后采用具体企业财务数据进行仿真。实验结果表明，PCA—GA—SVM的企业财务困境预测方法提高了财务困境的预测精度。