2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩79頁未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、上市公司作為現(xiàn)代社會經(jīng)濟(jì)的基本組成單位,其信用風(fēng)險(xiǎn)狀況直接關(guān)系到整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行狀況。如何快速、準(zhǔn)確地預(yù)測出上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)狀況,已經(jīng)成為金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的重要話題。
  數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是伴隨著眾多學(xué)科的發(fā)展尤其是數(shù)據(jù)庫和計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的提升而成長起來的,可謂眾多新老學(xué)科的“集大成者”。它擁有比較完善的數(shù)據(jù)清理、屬性選擇及分類預(yù)測等方法體系,在風(fēng)險(xiǎn)評估領(lǐng)域大有可為。多準(zhǔn)則決策技術(shù)很適合處理多輸入及多輸出問題,能分析數(shù)據(jù)屬性之間的關(guān)

2、系以及相對重要程度。另外,多個(gè)準(zhǔn)則之間的矛盾性和不可公度性等特點(diǎn)正好與金融領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)最小化、收益最大化等特征相類似,為相關(guān)方法的應(yīng)用提供了可能性。事實(shí)上,多準(zhǔn)則決策方法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于信用風(fēng)險(xiǎn)評估、投資方案排序等研究領(lǐng)域。
  鑒于上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)所表現(xiàn)出的復(fù)雜特點(diǎn),數(shù)據(jù)挖掘與多準(zhǔn)則決策相融合的方法,對上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)排序和信用違約分類預(yù)測的研究具有一定的借鑒意義。本研究借助于數(shù)據(jù)挖掘方法和多準(zhǔn)則決策技術(shù),將新興交叉學(xué)科的最新研究成

3、果引入到風(fēng)險(xiǎn)評估與違約預(yù)測領(lǐng)域,構(gòu)建相關(guān)的理論模型,以期為上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評估提供一種新的解決思路。
  本文以我國股票市場上百家上市公司為對象,借助數(shù)據(jù)挖掘與多準(zhǔn)則決策技術(shù),系統(tǒng)地研究一種集成化的信用風(fēng)險(xiǎn)評估方法。首先,采用多種常見的數(shù)據(jù)挖掘方法對相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和屬性子集選擇;然后,借助于多準(zhǔn)則決策中的幾種典型方法,完成指標(biāo)權(quán)重確定和決策方案排序的任務(wù);最后,再利用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類方法對考察對象進(jìn)行分類預(yù)測,從而將優(yōu)劣對

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論