摘要：提出了一种将经过改进的离散粒子群（PSO）算法和支持向量机（SVM）相结合的算法,以选择最优的指标集并用于财务危机预警.将此算法应用于上市公司的数据,检验模型提前3年的预警效果,最后与常见的主成分分析方法与SVM相结合的模型进行对比,结果证明了PSO-SVM模型的合理性和优越性.

关键词：财务危机预警 上市公司 粒子群算法 支持向量机 

单位：中国科学技术大学管理学院