金融數(shù)據(jù)挖掘ppt課件-免費閱讀
【正文】 然后沿著決策樹的樹系結(jié)構(gòu) ， 我們就可以寫出決策樹方法的預測規(guī)則 。 ),( 262221 tttt yxxx ??? ?)()|1( 661100 xxxyPP ??? ??????? ? 經(jīng)計算得到 : 預測規(guī)則 : P，或者就不會陷入財務困境。P＜ ,一年后上市公司不會陷入財務困境。 ⑦ 、 逐步回歸方法與預測變量選取 預測變量選取是建立分類預測模型的關(guān)鍵步驟。 練習：交換 sj1與 sj2的地位，建立預測規(guī)則，并進行預測準確率檢驗。 ② 、 判別分析的 SAS程序： proc discrim data=。 set a。 三、幾種相對比較成熟的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 數(shù)據(jù)挖掘是一門新興的、正在不斷發(fā)展中的技術(shù)，近年來，幾類十分重要、且相對比較成熟的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是： 分類與預測 特征化、比較與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 聚類分析 序列發(fā)現(xiàn) 本課程主要內(nèi)容：幾類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本原理、數(shù)據(jù)挖掘方法、及這些挖掘技術(shù)在金融領域的應用。 我國對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重視（開發(fā)與應用） 86 963項目； 國家及省重點科學領域； 國家統(tǒng)計局在全國組織數(shù)據(jù)挖掘培訓（ 2022）； 企業(yè)特別是銀行對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重視； 人民大學數(shù)據(jù)挖掘研究與應用中心。 k=uniform(15)。 判別分析是利用距離（相似程度的體現(xiàn)）來判斷樣本的歸屬。 * 根據(jù)兩種誤判的損失估計確定合適的臨界值 現(xiàn)在根據(jù)使兩種誤判盡可能接近的方法，得到： 臨界值： d = ⑤ 、 預測規(guī)則： 對每個上市公司計算對應的 d，若 d＞ ， 則判斷其一年后不會陷入財務困境；若 d＜ ， 則判斷其一年后會陷入財務困境。 run。 model y=y1y15 / selection=stepwise。 class y。顯然，這樣計算的信息增量與 的取法有關(guān)，對每個指標，通過計算機搜索，可以找到一個最佳的 ，使其對應的信息增量達到最大。 ⑤ 、值得注意的問題 * 構(gòu)建決策樹是不能過分擬合樣本數(shù)據(jù)；同樣需要建立訓練樣本組與檢驗樣本組； * 為避免出現(xiàn)挖掘過分追求總體預測準確率的現(xiàn)象，可采用適當接近兩類樣本比率的方法； * 可以利用決策樹方法發(fā)掘各指標預測財務危機的信息含量排序； * 結(jié)合決策樹與信號噪音比方法可得到預測指標信息含量的度量方法，構(gòu)造新的預測方法。從信息學的角度看，如果利用一個變量后，可以減少分類變量的熵，則該變量對分類預測就具有信息價值，熵的減少量越大，該指標用于預測的信息價值也就越大。 Probit建立如下形式的回歸模型： Probit回歸同樣通過最大似然估計來估計模型參數(shù)。 現(xiàn)在，另外選取了 15個可能有用的預測指標 y1y15，對1119家上市公司利用逐步回歸法建立預測模型。 Logistic回歸模型實際上是概率預測模型，其原理如下：
教學課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1