非均衡样本视角下的中国商业银行竞争力预测——基于ADASYN-BAlANce cASecADe-SVM智能模型
2015-07-25分类号：F832.33
【部门】西南交通大学经济管理学院 成都理工大学商学院
【摘要】本文运用数据包络分析（ＤＥＡ）方法对中国商业银行的竞争力水平进行测度，以此作为状态指标变量，并基于非均衡商业银行样本视角，将计算机科学的ＡＤＡＳＹＮ和ＢＡｌＡＮｃＥ ｃＡＳｃＡＤＥ两种非均衡样本处理方法与ＳＶＭ人工智能方法相结合，构建ＡＤＡＳＹＮ－ＢＡｌＡＮｃＥ ｃＡＳｃＡＤＥ－ＳＶＭ智能模型，进而与传统的ＳＶＭ、ＡＤＡＳＹＮ－ＳＶＭ、ＢＡｌＡＮｃＥｃＡＳｃＡＤＥ－ＳＶＭ以及ＡＤＡＳＹＮ－ＢＡｌＡＮｃＥ ｃＡＳｃＡＤＥ－ＢＰＮＮ模型进行对比研究。实证研究结果表明，非均衡样本处理方法能够有效地解决商业银行的非均衡样本问题，同时，与其余预测模型相比，ＡＤＡＳＹＮ－ＢＡｌＡＮｃＥ ｃＡＳｃＡＤＥ－Ｓ．．．
【关键词】竞争力预测 数据包络分析 自适应合成抽样 Balance Cascade 支持向量机
【基金】国家自然科学基金项目“碳无形资产视角下的企业低碳竞争力系统评价研究”(项目编号:70671085); 成都市科技计划项目“多目标视角下创新型城市建设中节能减排政策体系的系统评价研究”(项目编号:7RKYB009ZF-010)
【所属期刊栏目】财会月刊
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