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基于logistic-svm组合预测模型在公司信用评级中的应用 被引量:3

To Apply of Companies Credit Rating Based on Logistic and SVM Combination Forecasting Model
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摘要 对公司建立信用评价模型,以便及早发现信用危机信号,不仅有利于公司的经营管理,也有利于投资人的投资决策。采用logistic回归模型和支持向量机相结合的组合评价方法,试图寻找出降低公司信用风险的有效措施。试验结果表明,这两种方法的组合预测模型不仅有较高的预测精度,同时也有较好的稳定性,logistic-svm组合模型优于单一模型。 Estabishment of companies credit evaluation model,so as to discovery credit crisis signal, is not only beneficial to management , but also to investment decision .The combination of logistic regression model and support vector machine is adopted in the paper.By testing, the result shows that the combination of these two methods not only have high prediction precision,but also have better stability.The combination model of logistic and svm is better than single model.
作者 陈瑜 潘丽娜
出处 《价值工程》 2008年第12期150-153,共4页 Value Engineering
关键词 信用评级 logistic—svm组合预测 LOGISTIC回归模型 支持向量机 credit rating logistic-svm combination forcasting logistic regression model support vector machine
  • 相关文献

参考文献4

  • 1戴华娟..组合预测模型及其应用研究[D].中南大学,2007:
  • 2徐大江.组合预测及其应用研究[J].统计与预测,1996(1):22-24. 被引量:6
  • 3朱建平,殷瑞飞编著..SPSS在统计分析中的应用[M].北京:清华大学出版社,2007:214.
  • 4邓乃扬,田英杰著..数据挖掘中的新方法 支持向量机[M].北京:科学出版社,2004:408.

共引文献5

同被引文献24

引证文献3

二级引证文献6

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