SVM财务欺诈识别模型

来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2019年第2期

论文作者：曹德芳 刘柏池

文章页码：295 - 603

关键词：参数寻优;支持向量机;财务欺诈;识别模型;遗传算法;粒子群算法;

摘    要：利用我国资本市场的面板数据,选取2006—2015年公布的财务报表欺诈公司作为样本公司,以1∶1比例配比非财务欺诈公司,对27个指标(包括财务指标和非财务指标)进行分析,然后通过独立性检验对指标进行降维处理,最终保留8个建模指标.分别利用网格搜索算法、遗传算法和粒子群算法进行支持向量机模型的参数寻优,基于上述不同算法建立了三个支持向量机财务欺诈识别模型.最后,比较三个模型的运行效果,结果表明,通过粒子群算法寻找最优参数效果最好,据此建立的支持向量机模型可以很好地识别出财务欺诈公司样本.