教育部人文社会科学研究基金(10YJC630379)
- 作品数：7 被引量：25H指数：4
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- 相关机构：华东交通大学江西财经大学西安财经学院更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学研究基金国家自然科学基金江西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理自动化与计算机技术社会学更多>>
- 基于内点法的稀疏逻辑回归财务预警模型被引量：4
- 2013年
- 逻辑回归已广泛应用于财务危机建模,但是一定程度存在过拟合问题。为了避免建模出现上述问题,提出了基于L1正则化逻辑回归的财务预警模型。该模型是一种稀疏模型,能同时实现变量选择和参数估计,具有较强的鲁棒性。同时,针对L1正则化逻辑回归问题的求解,提出了一种高效的基于内点法的求解算法。结合沪深股市A股制造业上市公司进行实证分析,分析结果表明,L1正则化逻辑回归模型在预报精度、经济解释性等方面明显优于其他逻辑回归模型,并且提出的内点法与其它求解算法相比具有一定的优越性。
- 刘遵雄黄志强郑淑娟张恒
- 关键词：逻辑回归过拟合L1正则化财务预警内点法
- SCAD惩罚逻辑回归的财务预警模型被引量：7
- 2012年
- 作为一种有监督学习算法,逻辑回归(Logistic Regression,LR)已广泛应用于财务危机建模分析,但其潜在地存在过拟合问题。鉴此,提出一种基于平滑削边绝对偏离(Smoothly Clipped Absolute Deviation,SCAD)惩罚逻辑回归的财务预警模型。该模型不仅能很好地解决模型过拟合问题,而且还可以同时实现变量选择和模型系数估计,并提高了模型的解释性。结合沪深股市A股制造业上市公司的财务数据进行实证研究,同时对比一般的L1正则化和L2正则化逻辑回归模型的预警效果进行实证分析,实验结果表明:SCAD惩罚逻辑回归模型具有较好的分类效果和较强的经济解释能力。
- 刘遵雄黄志强孙清张恒
- 关键词：财务预警
- 上市公司财务预警的正则化逻辑回归模型被引量：7
- 2011年
- 基于统计学习理论的正则化技术构建L1(一范数约束惩罚)正则化的逻辑回归(Logistic Regression)模型,同比建立了logistic回归模型和L2(二范数约束惩罚)正则化的logistic回归模型,结合沪深股市ST公司和正常公司的T-3年和T-2年财务数据进行仿真实验用于上市公司财务预警实证分析。实验结果表明L1正则化的logistic回归模型的有效性,并且在保证模型预测精度的同时提高模型了解释性。
- 张恒秦宾许金凤
- 关键词：财务预警L1正则化逻辑回归
- L1正则化Logistic回归在财务预警中的应用被引量：11
- 2012年
- 线性模型和广义线性模型已广泛地用于社会经济、生产实践和科学研究中的数据分析和数据挖掘等领域,如公司财务预警,引入L1范数惩罚技术的模型在估计模型系数的同时能实现变量选择的功能.本文将L1范数正则化Logistic回归模型用于上市公司财务危机预报,结合沪深股市制造业ST公司和正常公司的T-2年财务数据开展实证研究,对比Logistic回归和L2正则化Logistic回归模型进行对比分析.实验结果表明L1正则化Logistic回归模型的有效性,其在保证模型预测精度的同时提高模型的解释性.
- 刘遵雄郑淑娟秦宾张恒
- 关键词：财务预警正则化技术逻辑回归
- 基于图正则化MNMF的中文垃圾邮件过滤
- 2013年
- 利用向量空间模型表示的文本邮件数据具有高维性,不利于邮件过滤模型的建立,需要对数据进行降维处理。最大间隔Semi-NMF(max-margin semi-nonnegative matrix factorization,MNMF)能够同时实现维数约减和邮件分类,而图正则化NMF能保持数据空间的几何结构。基于以上两种NMF改进模型,提出了图正则化MNMF(graph regularized MNMF,GMNMF)算法,并设计了一个迭代的求解算法。将GMNMF算法及其他相关算法用于中文垃圾邮件过滤实验,结果表明GMNMF算法构建的过滤模型要优于其他较好的算法构建的过滤模型。
- 刘遵雄黄志强郑淑娟石菲
- 关键词：向量空间模型维数约减中文垃圾邮件过滤
- Q-高斯核支持向量机的财务危机预报被引量：2
- 2013年
- 针对科学实践、经济生活等诸多领域数据分布相对复杂的分类问题,使用传统支持向量机(SVM)无法很好地刻画其变量间的相关性,从而影响分类性能。对于这一情况,提出使用经典高斯函数的参数推广形式——Q-高斯函数作为SVM的核函数构建财务危机预警模型。结合沪深股市A股制造业上市公司的财务数据分别建立T-2和T-3财务预警模型进行实证分析,采用显著性检验筛选出合适的财务指标并利用交叉验证方法确定模型参数。相比高斯核SVM财务危机预警模型,使用Q-高斯核SVM建立的T-2和T-3模型的预报准确率都提高了大约3%,而且成本较高的第Ⅰ类错误最多降低了14.29%。
- 刘遵雄黄志强晏峰张恒
- 关键词：财务危机预警支持向量机
- 最小最大概率分类的财务预警模型
- 2013年
- 最小最大概率机是一种实现未知样本正确分类概率最大化的分类算法,其在两类样本的均值和协方差矩阵已知的条件下而构建的,对类条件分布不做要求,非常适合于财务危机建模分析。文章提出使用建立最小最大概率分类理论进行财务预警研究,结合沪深股市A股制造业上市公司的财务数据进行实证研究,使用线性和核最小最大概率机算法分别建立T-2和T-3年财务预警模型,实验结果表明最大最小概率分类财务预警模型具有不错的分类效果和适应性。
- 郑淑娟刘遵雄黄志强
- 关键词：财务预警最小最大概率机
