信用评价与股市预测模型研究及应用:统计学神经网络与支持向量机方法
本书共分为四大部分第一部分为绪论,阐述了研究信用风险分析,分析了我国上市公司 财务状况发生危机的现状与原因,阐明了对我国上市公司进行信用评级的重要性,给出 了分析与评价上市公司财务状况好坏常用的财务指标,介绍了国内外在信用风险分析领 域常用的三种方法:参数统计方法、非参数统计方法和神经网络方法,并详细介绍了各 种方法的研究背景。第二部分研究了几个常用的统计模型在我国信用风险分析中的应用 ,分别建立了基于判别分析、Bayes风险分析、Logistic回归模型和模糊聚类方法的信用 评价模型,并利用前三种模型分别对我国2000年106家上市公司及2000年96家上市公 司分别进行两类模式分类及三类模式分类。第三部分系统研究了神经网络技术在我 国信用风险分析中的应用,分别建立了5种不同的神经网络信用评价模型:多层感 知器(MLP)、BP算法网络、径向基函数网络(RBFN)、概率神经网络(PNN)、 自组织神经网络,然后利用这5种方法分别对…
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