發(fā)布時(shí)間：2018-03-18 14:31

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

【摘要】：文章構(gòu)建了衍生金融工具風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的AdaBoost組合算法的單屬性測(cè)試和決策樹(shù)模型;詳細(xì)論述了單屬性測(cè)試和決策樹(shù)與AdaBoost算法的分類(lèi)器組合機(jī)制,同時(shí)界定了12個(gè)風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)變量指標(biāo),運(yùn)用252個(gè)我國(guó)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(xiǎn)預(yù)測(cè)的AdaBoost組合算法的單屬性測(cè)試(SAT),AdaBoost組合算法的決策樹(shù)(DT)、單決策樹(shù)和單支持向量機(jī)(SVM)實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,基于AdaBoost組合算法的衍生金融工具風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型可以對(duì)公司衍生金融工具風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)有效的預(yù)測(cè)。
[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(jì)學(xué)院;山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：教育部人文社科基金資助項(xiàng)目(10YJCZH218) 山東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(ZR2009HQ001)
【分類(lèi)號(hào)】：F830;O211.67

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本文編號(hào)：1629993