股权属性、董事会特征与绩效识别——支持向量机（SVM）在公司绩效识别中的应用研究

2008生产力研究Engineering被引 0

摘要

与现有研究文献不同，文章采用基于统计学习理论的新型机器学习方法——支持向量机（SVM），通过2004年沪市的机械、设备、仪表行业上市公司的股权属性、董事会特征对公司绩效进行识别。研究结果显示，各组检验样本的正确识别率基本部在80％以上，证明支持向量机对公司绩效具有良好的识别能力，特别是表现出对小样本的适应性。

引用本文（GB/T 7714）

唐德祥, 孟卫东. 股权属性、董事会特征与绩效识别——支持向量机（SVM）在公司绩效识别中的应用研究[J]. 生产力研究, 2008.

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