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[期刊] 统计研究
[作者]
石庆焱
The paper presents a method to establish a new model to score personal credibility.It firstly establishes a model of neural network.And secondly uses Logistics regression to construct a final model by applying the result (probability of default) of the neural network model.The experimental analysis shows that the new model is more stable than neural network model, and the forecasting accuracy of the new model is higher than simply using Logistic regression method.
关键词：
信用评分 神经网络 Logistic回归
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨宏峰 陈蔚
本文选取沪深两市在2003-2005年被实行退市风险警示的56家上市公司以及随机选取的56家正常公司进行研究,选取10个初始财务指标,在进行T检验的基础上,确定了7个财务指标作为判别模型中使用的解释变量。并利用基于神经网络—Logit回归的混合两阶段模型预测上市公司财务困境,结果显示,模型具有较强的判别能力。
关键词：
财务困境 神经网络 Logit模型
[期刊] 商业研究
[作者]
张杰 王凡
利用支持向量机(SVM)-Logistic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。
[期刊] 会计之友
[作者]
吴斌 叶菁菁 董敏
P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中"软信息"较多、"硬信息"缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过"人人贷"平台收集的样本数据进行实验验证。结果
[期刊] 会计之友
[作者]
吴斌 叶菁菁 董敏
P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中"软信息"较多、"硬信息"缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过"人人贷"平台收集的样本数据进行实验验证。结果表明:改进果蝇神经网络评估模型比传统BP神经网络模型有更强的学习能力和预测能力,是P2P网贷个人信用风险评估的有效方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
关欣 王征
国内对Logistic回归模型和BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,这些研究大多从预测准确度较高的角度出发,认为两个模型可以借鉴使用,但没有具体讨论模型犯第一类错误(将财务危机误判为财务正常)和第二类错误(将财务正常误判为财务危机)的概率。文章结合Logistic回归模型及BP神经网络模型的原理,选取上市公司财务数据进行实证,研究结果表明BP神经网络模型总体预测准确性较高,犯第一类错误的概率较低,对财务预警分析有一定借鉴作用;Logistic回归模型预测准确度低于BP神经网络模型,且犯第一类错误的概率远高于BP神经网络模型,因此运用该模型进行财务预警时应十分谨慎。
[期刊] 上海金融
[作者]
杨彬 李育林 张浩智
目前我国还没有一套规范的个人信用评分指标体系和方法。本文利用真实的个人消费信贷数据,首先建立了个人信用评分的多元线性判别分析模型和BP神经网络模型,然后将线性判别分析模型的结果与其它变量一起作为输入变量建立了混合两阶段个人信用评分模型。实证研究表明,混合两阶段个人信用评分模型相对于前两种单一模型能同时满足预测精度和稳健性的双重要求,从而,突破了通常应用单一模型于个人信用评分领域的局限。
[期刊] 统计与决策
[作者]
梁杰 位金亮 扎彦春
[期刊] 金融论坛
[作者]
杨胜刚 朱琦 成程
本文以德国某商业银行的真实客户信用数据为样本,将决策树方法应用于个人信用指标的筛选过程中,并与BP神经网络模型相结合构建成一个两阶段组合模型。研究表明,基于决策树—神经网络构建的个人信用评估组合模型对于测试样本的分类预测精度高于单一BP神经网络模型的分类预测精度。组合模型对于测试样本的总正确率平均值为75.45%,高出单一BP神经网络模型的总正确率近3个百分点。基于信息熵增益率分类原理的最优决策树挑选指标方法能合理去除非重要属性指标的干扰,使真正有效的属性指标输入神经网络主模型,提高模型分类预测的精准度。
关键词：
个人信用评估 决策树 神经网络 组合模型
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张景肖 魏秋萍 姜玉霞 张波
本文首先从数据缺失机制的角度分析了信用评分模型的开发和应用中所存在的样本偏差问题,提出了可以用拒绝推断来处理此类问题;然后在曾经被应用于拒绝推断问题处理的Heckman两阶段模型的基础上,提出了用拟似然两阶段模型和广义偏线性模型这两种新的两阶段方法来处理信用评分模型中的拒绝推断问题。经过实证分析发现,应用这两种方法可以得到很理想的结果。另外根据本文的研究,人行征信这类外部数据是拒绝推断最有效的方法,如果此类数据缺乏,则用拟似然两阶段模型和广义偏线性模型是比较有效的拒绝推断方法。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王鑫 赵士南 徐海燕
为弥补经典博弈定价模型在战略分析层面的不足,提出了基于冲突图模型的混合渠道供应链两阶段定价模型,分析了不同销售策略对渠道定价、渠道利润及供应链利润的影响。首先从战略层面构建了基于冲突图模型的混合渠道价格图模型,通过稳定性分析得到三种市场均衡定价方案,该方案能够帮助各渠道制定满意的销售策略。然后在此基础上,重点分析捆绑销售、服务努力及广告营销对需求函数及利润函数的影响,分别构建了三种方案的主从定价模型,利用逆向归纳法求得模型最优解。最后,分析销售策略参数对市场最优定价方案的影响。最优定价方案能够帮助各渠道制定最优的销售策略及具体定价以实现市场最优。研究表明:各分销渠道可以通过采取不同的销售策略来获得更高的收益以避免低价竞争,也可以通过调整相应的市场销售策略参数来改变定价与策略以实现自己的目标收益。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋传进 宋福根
汇率时间序列是一个动态复杂系统,单独的线性回归模型或者非线性神经网络都不能很好地反映系统的特征。文章将汇率时间序列分解成线性序列和非线性序列两部分,并分别用ARMA和NARX神经网络进行建模;最后组合成NARX-ARMA汇率混合预测模型。结果证明,相比其他汇率预测模型,NARX-ARMA混合模型有更好的预测效果。
关键词：
NARX ARMA 汇率预测
[期刊] 华东经济管理
[作者]
张立军 苑迪
文章针对股价预测问题的复杂性、不确定性、时变性及动态性等特性,利用Elman神经网络具有记忆性的优点,采用遗传算法训练优化Elman神经网络的初始权值,提出了高效的GA-Elman动态回归神经网络股价预测模型。实验模拟结果表明:该模型快速稳定且具有较高的精度,将其用于股票价格预测可行且有效。该模型的提出也为股票价格预测提供了一种新的技术和方法。
关键词：
遗传算法 Elman神经网络 股价预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋惠凤 何有世 张兵
本文研究了用逐步回归、岭回归和偏最小二乘回归方法消除变量间的多重共线性,最后得到三个回归模型。单一预测方法的结果时好时坏,需要通过组合预测来提高预测精度。本文将神经网络技术与回归模型相结合,将预测值作为输入,实际用电量值作为输出,确定神经网络的拓扑结构,最后用训练好的BP神经网络预测江苏省全社会用电量。结果显示,组合预测的精度明显高于单个模型。
关键词：
多重共线性 BP神经网络 组合预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
邓晓卫 章铖斌
文章以LSTM和BP神经网络为基础,引入一个混合神经网络模型将其应用于证券市场上的统计套利。实证表明:混合神经网络模型预测更精准;基于混合神经网络模型预测确定的套利策略其收益率、套利成功率、套利次数均高于BP神经网络模型预测进行套利的结果;扩大投资组合的规模可以有效增加套利次数和套利成功率,同时降低投资风险。
关键词：
神经网络 预测 投资组合 统计套利
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文献计量分析
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