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张杰 (张杰.) | 王凡 (王凡.)

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摘要:

利用支持向量机(SVM)-Longistic回归的混合两阶段模型来对上市公司信用风险进行评价.通过Logistic回归分析来对SVM的输出结果进行修正,降低了传统SVM方法的经验风险,提高了分类准确率.对SVM-Logistic回归模型、SVM和神经网络-Logistic回归模型进行实证比较,结果表明,支持向量机-Logistic回归模型的总判别准确率高于其他判别模型.

关键词:

Logistic回归 SVM 信用风险评价

作者机构:

  • [ 1 ] [张杰]北京工业大学
  • [ 2 ] [张杰]北京工业大学
  • [ 3 ] [王凡]北京工业大学
  • [ 4 ] [王凡]北京工业大学

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来源 :

商业研究

ISSN: 1001-148X

年份: 2008

期: 4

页码: 106-108

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