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作者:

张杰 (张杰.) | 王凡 (王凡.)

摘要:

针对传统信用风险评价模型只含有一个分类器的缺陷,本文利用AdaBoost组合分类器来对上市公司信用风险进行评价,并与基于支持向量机和神经网络的分类模型进行了效果比较。实证研究表明,组合分类器克服了单一分类器的诸多缺点,预测准确率高于单一分类器。

关键词:

AdaBoost 信用风险评价 组合分类器

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学经济与管理学院
  • [ 2 ] 北京工业大学经济与管理学院 北京100022
  • [ 3 ] 北京100022

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来源 :

财会月刊

年份: 2008

期: 18

页码: 66-67

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