文章摘要
基于决策树与logistic的上市公司信用评估比较研究
  
中文关键词: [关键词]信用评估  决策树  logistic  数据挖掘技术  属性约简
英文关键词: 
基金项目:基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金项目“宏观审慎监管下支付创新对金融系统流动性影响研究”(JBK120215)、西南财经大学重点校管课题“央行视角下的第三方监管研究”(2011XG132)阶段性成果。
作者单位
帅青红 方玲 匡远竞  
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中文摘要:
      [摘要]本文构建了基于决策树和logistic的评估模型,对我国目前已上市的216 家上市公司进行了实证研究。首先运用单因素方差分析、因子分析对46个变量进行属性约简,最后选定了整合16个指标信息的6个主因子。随后分别运用基于熵方法、基尼系数法的决策树、logistic方法,建立了3个上市公司信用分类的模型。本文的研究结果显示:决策树并不严格优于logistic回归,在公司信用水平差的可能性高的情况下,采用Logistic模型预测能力较好,信用差的概率处于中高水平时,决策树模型较好,其他情况下,三种模型预测能力相当。
英文摘要:
      
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