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使用数据包络分析进行破产预测。 (英语) Zbl 1146.90441号

摘要:人们越来越认识到,优化领域的工具可以有利地处理各种机器学习问题。本文比较了线性规划模型、数据包络(DEA)模型和规则归纳(C5.0)模型的分类性能。在准确性和使用方面,DEA模型优于其他模型。

MSC公司:

90B50型 管理决策,包括多个目标
91B30型 风险理论,保险(MSC2010)
90C05(二氧化碳) 线性规划

软件:

GAMS游戏;4.5条
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Brooke,A.,Kendrick,D.,Meerans,A.,1992年。GAMS,用户指南(2.25版)。博伊德·弗雷泽出版公司,丹弗斯,马萨诸塞州;Brooke,A.,Kendrick,D.,Meerans,A.,1992年。GAMS,用户指南(2.25版)。博伊德·弗雷泽出版公司,丹弗斯,马萨诸塞州
[2] Foster,G.,《财务报表分析》(1986年),普伦蒂斯·霍尔出版社:新泽西州普伦蒂斯霍尔恩格尔伍德克利夫斯
[3] 弗里德,N。;Glover,F.,判别问题的线性规划方法,决策科学,12,68-73(1981)
[4] 弗里德,N。;Glover,F.,《线性规划和统计判别——LP侧》,《决策科学》,第13期,第172-175页(1982年)
[5] 弗里德,N。;Glover,F.,《评估替代线性规划模型以解决两组判别问题》,《决策科学》,第17期,第151-162页(1986年)
[6] 弗里德,N。;Glover,F.,《解决LP判别分析公式的某些困难并提高其分类能力》,《决策科学》,第17期,第589-595页(1986年)
[7] Gentry,J.A.,Shaw,M.J.,Whitford,D.T.,1991年。使用probit或归纳学习方法的系统预测贷款风险。工作文件,伊利诺斯大学,乌尔班纳·香槟分校;Gentry,J.A.,Shaw,M.J.,Whitford,D.T.,1991年。使用probit或归纳学习方法的系统预测贷款风险。乌尔班纳·香槟伊利诺斯大学工作文件
[8] Glover,F.,判别分析的改进线性规划模型,决策科学,21771-785(1990)
[9] Mingers,J.,《决策树归纳选择度量的实证比较》,机器学习,319-342(1998)
[10] Ooghe,H。;Joos,P。;De Vos,D.,Risico indicator voor een ondeneming aan De hand van falings predictiemdellen,Kwartalschrift Accountance en Bedrijfskunde,18/3,3-26(1993)
[11] Ooghe,H。;Van Wijmeersch,C.,《金融分析》(Financiöle Analyse Van de Onderneming)(1994),克鲁韦尔:克鲁韦尔·扎文滕
[12] Quinlan,J.R.,C4.5:机器学习程序(1993),Morgan Kaufmann出版社:Morgan Koufmann-Publishers San Mateo,CA
[13] 拉格斯代尔,C.T。;Stam,A.,《数学编程》。判别问题的公式:老狗做新把戏,《决策科学》,22296-307(1991)
[14] Retzlaff-Roberts,D。;Puelz,R.,使用DEA和判别分析混合的汽车保险分类,生产力分析杂志,7417-427(1996)
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