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基于粗糙集与遗传算法集成的企业短期贷款违约判别
被引:15
作者
:
论文数:
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机构:
柯孔林
[
1
]
论文数:
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机构:
冯宗宪
[
2
]
机构
:
[1]
浙江工商大学金融学院
[2]
西安交通大学金禾经济研究中心
来源
:
系统工程理论与实践
|
2008年
/ 04期
关键词
:
粗糙集理论;
遗传算法;
短期贷款;
违约判别;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
F830.5 [信贷];
F224 [经济数学方法];
学科分类号
:
1201 ;
020204 ;
0701 ;
070104 ;
摘要
:
建立了粗糙集和遗传算法集成的企业贷款违约判别模型.该模型首先利用FUSINTER方法离散化财务数据,并应用遗传算法约简评价指标,进而基于最小约简指标提取违约判别规则,最后对企业短期贷款检验样本进行违约判别.利用贷款企业数据库558家样本企业进行交叉验证技术的实证研究,结果表明,与多元判别分析l、ogistic、BP神经网络等违约判别模型相比,粗糙集和遗传算法集成的违约判别模型是一种更为有效和实用的信用风险评估工具.
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相关论文
共 7 条
[1]
遗传算法优化神经网络及信用评价研究
[J].
吴德胜
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中国科学技术大学商学院
吴德胜
;
梁樑
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中国科学技术大学商学院
梁樑
.
中国管理科学,
2004,
(01)
:69
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[2]
基于遗传算法的粗糙集知识约简方法
[J].
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许宝栋
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汪定伟
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东北大学信息科学与工程学院,东北大学信息科学与工程学院,东北大学信息科学与工程学院,东北大学信息科学与工程学院 辽宁沈阳
李冉
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系统工程,
2003,
(04)
:116
-122
[3]
基于神经网络技术的商业银行信用风险评估
[J].
王春峰
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天津大学系统工程研究所!天津
王春峰
;
万海晖
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天津大学系统工程研究所!天津
万海晖
;
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机构:
张维
.
系统工程理论与实践,
1999,
(09)
:24
-32
[4]
Hybrid neural network models for bankruptcy predictions
[J].
Lee, KC
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机构:
KYONGGI UNIV, CTR ARTIFICIAL INTELLIGENCE RES, DEPT MANAGEMENT INFORMAT SYST, SUWON 791940, SOUTH KOREA
Lee, KC
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Han, IG
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KYONGGI UNIV, CTR ARTIFICIAL INTELLIGENCE RES, DEPT MANAGEMENT INFORMAT SYST, SUWON 791940, SOUTH KOREA
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Kwon, YS
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KYONGGI UNIV, CTR ARTIFICIAL INTELLIGENCE RES, DEPT MANAGEMENT INFORMAT SYST, SUWON 791940, SOUTH KOREA
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.
DECISION SUPPORT SYSTEMS,
1996,
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(01)
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The integrated methodology of rough set theory and artificial neural network for business failure prediction
[J].
Ahn, BS
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Suwon Univ, Dept Business Adm & Accounting, Hwasung 445743, Kyonggi, South Korea
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Cho, SS
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Kim, CY
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Suwon Univ, Dept Business Adm & Accounting, Hwasung 445743, Kyonggi, South Korea
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.
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2000,
18
(02)
:65
-74
[6]
Business failure prediction using rough sets
[J].
Dimitras, AI
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Tech Unvi Crete, Decis Support Syst Lab, Khania 73100, Greece
Dimitras, AI
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Slowinski, R
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Tech Unvi Crete, Decis Support Syst Lab, Khania 73100, Greece
Zopounidis, C
.
EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH,
1999,
114
(02)
:263
-280
[7]
Rough集理论与知识获取.[M].王国胤编著;.西安交通大学出版社.2001,
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共 7 条
[1]
遗传算法优化神经网络及信用评价研究
[J].
吴德胜
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中国科学技术大学商学院
吴德胜
;
梁樑
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中国科学技术大学商学院
梁樑
.
中国管理科学,
2004,
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[2]
基于遗传算法的粗糙集知识约简方法
[J].
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汪定伟
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李冉
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东北大学信息科学与工程学院,东北大学信息科学与工程学院,东北大学信息科学与工程学院,东北大学信息科学与工程学院 辽宁沈阳
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.
系统工程,
2003,
(04)
:116
-122
[3]
基于神经网络技术的商业银行信用风险评估
[J].
王春峰
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天津大学系统工程研究所!天津
王春峰
;
万海晖
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天津大学系统工程研究所!天津
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张维
.
系统工程理论与实践,
1999,
(09)
:24
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Hybrid neural network models for bankruptcy predictions
[J].
Lee, KC
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KYONGGI UNIV, CTR ARTIFICIAL INTELLIGENCE RES, DEPT MANAGEMENT INFORMAT SYST, SUWON 791940, SOUTH KOREA
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KYONGGI UNIV, CTR ARTIFICIAL INTELLIGENCE RES, DEPT MANAGEMENT INFORMAT SYST, SUWON 791940, SOUTH KOREA
Kwon, YS
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DECISION SUPPORT SYSTEMS,
1996,
18
(01)
:63
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[5]
The integrated methodology of rough set theory and artificial neural network for business failure prediction
[J].
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Suwon Univ, Dept Business Adm & Accounting, Hwasung 445743, Kyonggi, South Korea
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EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS,
2000,
18
(02)
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-74
[6]
Business failure prediction using rough sets
[J].
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Tech Unvi Crete, Decis Support Syst Lab, Khania 73100, Greece
Zopounidis, C
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EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH,
1999,
114
(02)
:263
-280
[7]
Rough集理论与知识获取.[M].王国胤编著;.西安交通大学出版社.2001,
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