本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的上市公司信用評級變動(dòng)預(yù)測

  更多相關(guān)文章： 信用評級變動(dòng) 機(jī)器學(xué)習(xí) 二分類

【摘要】：文章研究如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測中國上市公司的信用評級變動(dòng)。選取了中國2003—2015年可得信用評級的記錄,得到330條信用評級變動(dòng)的記錄。隨后利用包含傳統(tǒng)的線性分類器和最近提出的Ad-a Boost及隨機(jī)森林分類模型等五類模型進(jìn)行了實(shí)證。實(shí)證結(jié)果顯示,隨機(jī)森林分類模型對信用評級變動(dòng)的預(yù)測能力最強(qiáng)。
【作者單位】： 武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【分類號】：TP311.13;F832.51
【正文快照】：

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本文編號：1252002