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[期刊] 中国内部审计
[作者]
贺雅喆 蔡真捷
大数据的运用不仅改变了电网企业的发展和管理模式,也给内部审计带来了前所未有的机遇与挑战。本文介绍了在审计大数据的背景下,基于Python的随机森林算法在电网企业人力资源审计中的应用方法,进一步提高内部审计管理的科学化水平,以提升内部审计的工作质量和效率。
关键词：
人力资源审计 随机森林算法 Python
[期刊] 林业科学
[作者]
梁慧玲 林玉蕊 杨光 苏漳文 王文辉 郭福涛
［目的］应用逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法建立大兴安岭塔河地区林火发生的预测模型并对比模型预测精度，判断随机森林算法在该地区林火预测中的适应性，为该地区林火管理工作提供技术支持。［方法］利用１９７４—２００８年大兴安岭塔河地区森林火灾发生数据，分别运用二项逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法，对塔河地区林火发生与气象因子之间的关系进行实证分析。为减少训练样本分布对试验结果的影响，将全样本数据随机分成６０％的训练样本和４０％的测试样本，并且进行５次重复，建立５个中间模型（样本组）。选择在５个中间模型中的３个及以上的显著变量（因子）对全样本数据进行分析并分别比较２种模型算法在５个中间模型和全样本模型中的．．．
[期刊] 管理评论
[作者]
应维云
在全球化的市场竞争中,企业如何利用现有资源,提高客户满意度,保住现有客户,已成为企业面临的主要问题,客户流失预测越来越受到企业关注。本文针对实际客户流失数据中正负样本数量不平衡而且数据量大的特点,提出一种改进的平衡随机森林算法,并将其应用于某商业银行的客户流失预测。实际数据集测试结果表明,与传统的预测算法比较,这种算法集成了抽样技术和代价敏感学习的优点,适合解决大数据集和不平衡数据,具有更高的精确度。
关键词：
流失预测 不平衡数据 随机森林
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王淑燕 曹正凤 陈铭芷
通过分析国内外量化选股模型采用的指标体系，从焦健的六因子模型出发，使用指标相关性分析方法，提出了八因子选股模型指标体系，选用了２０１３年３月２００只股票的样本数据，使用随机森林算法实现了对２０１３年４月股票涨跌情况较高精确度的预测，通过对比分析焦健的六因子模型，并分析优选后的股票在行业平均收益、最值方面的实际表现，验证了该量化选股模型在中国股票市场上有较好的性能。
[期刊] 管理世界
[作者]
于焕杰 杜子芳
为了提高市场监管部门的监管效果与执法效率,本文提出利用大数据技术中的机器学习工具,对各类市场主体的违规违法风险进行识别的监管路径,探索利用大数据手段辅助市场监管,维护市场竞争秩序。利用北京市的12万家企业数据建立随机森林模型并进行优化,同时将模型与市场监管工作相结合,极大提高了市场监管效率。
关键词：
市场监管 风险识别 机器学习 随机森林
[期刊] 中国人力资源开发
[作者]
阚胤梅 吕晓薇 王垒
企业的战略人力资源管理是近年来一直受到中外学者和人力资源管理人员关注的一个研究实务领域。针对传统的人事管理和战略人力资源管理的区别、战略人力资源的概念和起源,以及在发展过程中应该关注的问题,本文进行了相关研究的总结和归纳,并提出了一些有待进一步进行研究的课题。
关键词：
人力资源管理 战略 企业发展
[期刊] 经济经纬
[作者]
薛献华
当前人力资源管理在企业战略目标实现过程中的作用越来越突出,如何全面提高人力资源管理工作水平是目前企业决策者和人力资源管理部门非常关心的问题。人力资源管理信息系统因其能提高人力资源管理工作效率、提高管理水平、为决策提供信息支持而备受企业的青睐。本文主要对人力资源管理信息系统在企业的应用进行了分析,以期帮助企业对这一系统能够有更全面地认识,促进企业人力资源管理水平实现跨越式提升。
关键词：
人力资源 管理信息系统 绩效
[期刊] 物流技术
[作者]
赵亚星 王红春
将随机森林算法应用到建筑供应链风险评价中,建立了基于随机森林的建筑供应链风险评价模型,并通过实例验证,证明了该方法在建筑供应链风险评价应用中的可行性,为建筑供应链的风险评价提供了一种新的思路。
关键词：
随机森林算法 建筑供应链 风险评价
[期刊] 物流技术
[作者]
赵亚星 王红春
将随机森林算法应用到建筑供应链风险评价中,建立了基于随机森林的建筑供应链风险评价模型,并通过实例验证,证明了该方法在建筑供应链风险评价应用中的可行性,为建筑供应链的风险评价提供了一种新的思路。
关键词：
随机森林算法 建筑供应链 风险评价
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
高林 刘英 盛子豪
随机森林算法随机选择多个决策树构成森林,算法分类结果由这些决策树投票得到,在运算量没有显著增加的前提下提高了预测精度,是一种目前比较流行的组合分类器算法。随机森林算法不仅可以用来做分类,也可用来做回归预测,是机器学习、计算机视觉等领域内应用极为广泛的一个算法。该文将随机森林分类算法用于交通状态判别,利用实测数据进行模型训练和验证,并用袋外数据计算判别正确率,实验结果表明该方法具有可行性,为交通状态判别提供了一种新思路。
关键词：
随机森林算法 交通状态判别 袋外数据
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨思琪 赵丽华
近年来雾霾现象不断出现,空气质量状况愈发受到关注。文章以每日前一天的PM2.5、PM10浓度值等污染指标及温度、湿度、风速值等气象指标为影响因子,尝试基于随机森林算法的分类与回归功能,采用交叉验证法构建空气质量预测模型,并与应用Boosting、Bagging、决策树及支持向量机算法建立的模型的预测结果对比,发现随机森林模型具有较高的预测精度、较强的泛化能力及较好的稳健性能等优点,对开展城市空气质量预测工作有一定的指导意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵浩 鲁亚军 高洁 张汝飞
针对企业财务风险研究指标数据中常常存在不平衡现象造成模型算法预测精度较差的问题,文章通过构造基于指导性正则化随机森林的SMOTEBoost算法分析企业财务风险因素,以此提升企业财务风险预测准确性,同时筛选出显著影响企业发生财务风险的特征变量。数值模拟结果发现SMOTEBoost-GRRF算法预测精度好于其他算法,且具有较优的特征变量筛选能力。实证研究结果发现每股资本公积金、营运资金、营业总成本/营业总收入、每股收益增长率四种指标是最能显著影响企业发生财务风险的因素。
[期刊] 财会通讯
[作者]
赵亚 李田 苑泽明
随着信贷规模的扩张,企业信用风险评估成为银行重点关注的问题。本文首先梳理企业信用风险评估文献,然后引入非财务指标,对现有指标体系进行完善;在此基础上,利用随机森林方法建立企业信用风险评估模型;并从指标类型和评估方法两个角度对所建模型进行评价。结果表明:盈利能力、偿债能力以及管理层激励对企业信用风险影响较大;改进后的指标体系能显著提高模型预测准确率;随机森林的预测性能优于CART决策树。
关键词：
随机森林 信用风险评估 非财务指标
[期刊] 特区经济
[作者]
马梦晨
本文以上市公司信用风险为研究对象，从wind数据库沪交所挂牌的上市公司中选取340所中小企业，从六个方面构建包含28个二级指标的信用风险评价指标体系。参考目前国际上主流评价方法的研究，选择传统统计模型与机器学习方法对中小企业信用风险进行建模分析。结果表明，随机森林对数据进行SMOTE平衡后的测试集预测准确率最高，准确率可达到94.23%。
关键词：
上市公司 信用风险 机器学习 随机森林
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
陈军飞 张强
企业债券是我国资本市场的重要组成部分，而信用评级是企业债券市场快速发展的基石。由于企业债券信用评级具有小样本、非线性、高维数等问题，传统的评级方法并不能很好地适用。采用新的机器学习方法即随机森林来对评级指标体系进行特征选择，在此基础上建立基于随机森林－支持向量机的企业债主体信用评级模型。选取１２０家在上海和深圳证券交易所以及银行间债券市场发行企业债的企业进行实证研究，结果显示，通过随机森林进行特征选择的随机森林－支持向量机比支持向量机模型具有更高的预测准确度。
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