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1.
L1正则化Logistic回归在财务预警中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘遵雄  郑淑娟  秦宾  张恒 《经济数学》2012,29(2):106-110
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,舛比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.  相似文献
2.
会计师事务所的独立性在世界范围内遭到了不同程度的质疑。本文搜集了1998-2009年间受到证监会处罚并经三大权威报纸披露的31家舞弊公司的信息,将其作为舞弊研究样本,另外整理了同行业同年度财务状况良好的31家非舞弊公司的信息,将其作为对照样本。通过归纳我国上市公司财务舞弊的具体特征,本文选取了与企业经营有关的相关财务指标和公司治理指标作为解释变量,采用逐步向前的多元逻辑回归法构建财务舞弊侦测模型,经验证,该模型侦测准确度为73.8%。  相似文献
3.
智力资本在知识经济时代对企业的发展至关重要.本文考察Pulic智力资本评测模型是否能够用于企业财务危机预警.首先基于2003年至2007年中国A股市场新增ST公司样本及配对样本的前三年数据对Pulic模型综合指标进行单变量分析证实了该模型的预警可行性,然后根据三项因素驱动指标分别运用多元判别、逻辑回归、神经网络和最小二乘支持向量机方法建立预警模型进行回判和外推.结果表明,Pulic模型在ST前两年具有较高的判断准确性,可以通过对智力资本的考察而预知企业未来的财务状况.  相似文献
4.
Based on the weekly closing price of Shenzhen Integrated Index, this article studies the volatility of Shenzhen Stock Market using three different models: Logistic, AR(1) and AR(2). The time-variable parameters of Logistic regression model is estimated by using both the index smoothing method and the time-variable parameter estimation method. And both the AR(1) model and the AR(2) model of zero-mean series of the weekly closing price and its zero-mean series of volatility rate are established based on the analysis results of zero-mean series of the weekly closing price. Six common statistical methods for error prediction are used to test the predicting results. These methods are: mean error (ME), mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE), Akaike's information criterion (AIC), and Bayesian information criterion (BIC). The investigation shows that AR(1) model exhibits the best predicting result, whereas AR(2) model exhibits predicting results that is intermediate between AR(1) model and the Logistic regression model.  相似文献
5.
郑明  杜玮 《应用数学》2007,20(4):726-732
探索比例优势模型在临床医学中常见的多结局区间截断数据中的应用.用条件的逻辑回归方法避免讨厌参数的估计,用牛顿-拉普森算法估计回归系数,用"夹心方差"估计量作为参数方差的估计.通过随机模型检验模型应用的有效性.  相似文献
6.
TWAP与VWAP算法为两类较常见的经典交易算法.传统的VWAP算法在TWAP算法的基础上,大多使用预测日内成交量分布的方法指导算法下单.传统成交量分布的预测效果严重依赖于市场交易惯性,但交易量分布受到日内诸多突发因素的影响,导致算法对市场突发状况的应对能力较弱.本文对传统TWAP与VWAP算法进行改进,利用滚动的1分钟粒度高频实时资金博弈数据,基于Logistic分类器训练量价模型,以该预测结果为入参构建最优化期望执行均价模型,求出当下各个价格档位对应委托数量的最优解.通过相对高频的分钟级价格预测机制,保证算法实时跟踪市场行情走势并寻求相对优势的交易机会.该算法经测试可以稳定地跑赢市场均价,具备推广应用的可行性.  相似文献
7.
数据挖掘技术能有效地挖掘出潜在的银行客户,能够大大提高银行的竞争力.介绍了数据挖掘技术中常用的三种模型:逻辑回归模型、BP神经网络模型和决策树模型,同时构造了一种新模型——逻辑回归与BP神经网络混合的模型,然后分别采用这四种模型对可能影响银行客户是否认购定期存款的影响因素进行数据挖掘分析,分别构建了基于逻辑回归模型、BP神经网络模型、逻辑回归与BP神经网络的新模型、决策树模型的银行客户定期存款认购的四种模型,同时利用R语言分别对这四种模型进行分析,分别用ROC曲线的AUC值和正确率比较这四种模型的功效强弱以及稳定性,研究结果表明,给出的新模型——逻辑回归与BP神经网络的新模型的预测效果更好,训练集和测试集预测的准确率分别为0.936和0.931,训练集和测试集ROC曲线的AUC值分别为0.998和0.987,这可以大大缩小银行推送认购定期存款的客户范围,有效地挖掘出潜在的银行客户,可以大大提高银行的效率.  相似文献
8.
逻辑回归是经典的分类方法,广泛应用于数据挖掘、机器学习和计算机视觉.现研究带有l0模约束的逻辑回归问题.这类问题广泛用于分类问题中的特征提取,且一般是NP-难的.为了求解这类问题,提出了嵌套BB(Barzilai and Borwein)算法的分裂增广拉格朗日算法(SALM-BB).该算法在迭代中交替地求解一个无约束凸优化问题和一个带l0模约束的二次优化问题.然后借助BB算法求解无约束凸优化问题.通过简单的等价变形直接得到带l0模约束二次优化问题的精确解,并且给出了算法的收敛性定理.最后通过数值实验来测试SALM-BB算法对稀疏逻辑回归问题的计算精确性.数据来源包括真实的UCI数据和模拟数据.数值实验表明,相对于一阶算法SLEP,SALM-BB能够得到更低的平均逻辑损失和错分率.  相似文献
9.
主要研究不同的分词模式对文本分类结果的影响,采用两种传统的文本表示方法:LDA和LSA,采用两种分类方法:支持向量机和逻辑回归,一共四组不同的实验来比较分析.实验结果表明相对于传统的分词方法来说,第二种搜索引擎式的分词方法通过拆分、添加组合词对分类结果更有效.具体来说,对两种分词采用LDA得到文本表示后,模式二的分类准确率最高95.38%,模式一为93.7%.在对两种分词采用LSA得到文本表示后,模式二的分类准确率最高为96.44%,模式一最高为95.2%.  相似文献
10.
The goals of this paper are twofold: we describe common features in data sets from motor vehicle insurance companies and we investigate a general strategy which exploits the knowledge of such features. The results of the strategy are a basis to develop insurance tariffs. We use a nonparametric approach based on a combination of kernel logistic regression and ε-support vector regression which both have good robustness properties. The strategy is applied to a data set from motor vehicle insurance companies.  相似文献
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