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L1正则化Logistic回归在财务预警中的应用
被引量:
10
1
作者
刘遵雄
郑淑娟
+1 位作者
秦宾
张恒
《经济数学》
2012年第2期106-110,共5页
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...
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,对比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.
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关键词
财务预警
L1范数惩罚
正则化技术
逻辑回归
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职称材料
题名
L1正则化Logistic回归在财务预警中的应用
被引量:
10
1
作者
刘遵雄
郑淑娟
秦宾
张恒
机构
华东交通大学信息工程学院
江西财经大学科研处
出处
《经济数学》
2012年第2期106-110,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61065003)
教育部人文社会科学研究青年基金项目(10YJC630379)
+1 种基金
江西省自然科学基金项目(2010GZS0034)
江西省教育厅科技项目(GJJ10446)
文摘
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,对比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.
关键词
财务预警
L1范数惩罚
正则化技术
逻辑回归
Keywords
financial distress predictionl ll-norm penalty
regularization technology
logistic regression
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
L1正则化Logistic回归在财务预警中的应用
刘遵雄
郑淑娟
秦宾
张恒
《经济数学》
2012
10
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