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基于AdaBoost組合算法的衍生金融工具風(fēng)險預(yù)測

發(fā)布時間:2018-03-18 14:31

  本文選題:衍生金融工具 切入點:AdaBoost組合算法 出處:《統(tǒng)計與決策》2012年07期  論文類型:期刊論文


【摘要】:文章構(gòu)建了衍生金融工具風(fēng)險預(yù)測的AdaBoost組合算法的單屬性測試和決策樹模型;詳細(xì)論述了單屬性測試和決策樹與AdaBoost算法的分類器組合機制,同時界定了12個風(fēng)險檢測變量指標(biāo),運用252個我國上市公司作為初始樣本,分別進(jìn)行了一年、兩年和三年的26次衍生金融工具風(fēng)險預(yù)測的AdaBoost組合算法的單屬性測試(SAT),AdaBoost組合算法的決策樹(DT)、單決策樹和單支持向量機(SVM)實驗,結(jié)果表明,基于AdaBoost組合算法的衍生金融工具風(fēng)險預(yù)測模型可以對公司衍生金融工具風(fēng)險進(jìn)有效的預(yù)測。
[Abstract]:In this paper, the single attribute test and decision tree model of AdaBoost combination algorithm for risk prediction of derivative financial instruments is constructed, and the classifier combination mechanism of single attribute test and decision tree and AdaBoost algorithm is discussed in detail. At the same time, 12 risk detection variable indexes are defined. Using 252 listed companies in China as the initial sample, it has been carried out for one year respectively. In two and three years, 26 single attribute tests of the AdaBoost combination algorithm for risk prediction of derivative financial instruments have been carried out. The results show that the decision tree, single decision tree and single support vector machine are used in the decision tree, single decision tree and single support vector machine. The risk prediction model of derivative financial instruments based on AdaBoost combination algorithm can effectively predict the risk of corporate derivative financial instruments.
【作者單位】: 山東大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院;山東科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院;
【基金】:教育部人文社科基金資助項目(10YJCZH218) 山東省自然科學(xué)基金資助項目(ZR2009HQ001)
【分類號】:F830;O211.67

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本文編號:1629993

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