%A 方匡南 杨 阳 %T SGL-SVM方法研究及其在财务困境预测中的应用 %0 Journal Article %D 2018 %J 统计研究 %R 10.19343/j.cnki.11-1302/c.2018.08.010 %P 104-115 %V 35 %N 8 %U {https://tjyj.stats.gov.cn/CN/abstract/article_5127.shtml} %8 2018-08-25 %X 针对分类问题,本文提出了稀疏组Lasso支持向量机方法(Sparse group lasso SVM, SGL-SVM),即在SVM模型的损失函数中引入SGL惩罚函数,能同时进行组间变量和组内变量的筛选。由于SGL-SVM的目标函数求解比较复杂,本文又提出了一种快速的双层坐标下降算法。通过模拟实验,发现SGL-SVM方法在预测效果和变量选择上均要好于其他方法,对于变量具有自然分组结构且组内是稀疏的数据,本文方法在提高变量选择效果的同时又能提高模型的预测精度。最后,将本文提出的SGL-SVM方法应用到我国制造业上市公司财务困境预测中。