کارایی شبکه های عصبی، رگرسیون لجستیک و تحلیل تمایزی در پیش بینی نکول
- سال انتشار: 1389
- محل انتشار: فصلنامه اقتصاد مقداری، دوره: 7، شماره: 4
- کد COI اختصاصی: JR_JQE-7-4_007
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 165
نویسندگان
استادیار دانشکده علوم اجتماعی واقتصاد دانشگاه الزهراء
دانشجوی کارشناسی ارشد دانشگاه الزهراء
چکیده
مدل های آماری مختلفی برای پیش بینی و طبقه بندی در علوم وجود دارد. روش های آماری و اقتصادسنجی نظیر رگرسیون، تحلیل تمایزی، سری های زمانی، رده بندی و دیگر روش ها، بر اساس متغیرها و اطلاعات موجود برای پیش بینی و طبقه بندی یک موضوع خاص به کار می روند. مدل های آماری متاثر از مفروضات و محدودیت های زیادی هستند، بدین لحاظ اخیرا شبکه های عصبی به عنوان شیوه ی نوین پیش بینی به دلیل عدم نیاز به فروض و محدودیت ها در توزیع داده ها و کارایی بالاتر آن مورد توجه ویژه قرار گرفته است. هدف از این مقاله مقایسه ی توانایی مدل های شبکه ی عصبی مصنوعی با رگرسیون لجستیک و تحلیل تمایزی برای پیش بینی ریسک نکول است. با استفاده از اطلاعات ۲۳۸۰۱ قرارداد لیزینگ و انتخاب متغیرهای مدت قرارداد، مبلغ قرارداد، نوع صنعت، نوع قرارداد، نوع تضمین و خط مشی و سیاست اعتباری به عنوان متغیرهای پیش بین مدل های رگرسیون لجستیک، تحلیل تمایزی و شبکه ی عصبی برازش شد. از تحلیل راک و مقایسه ی صحت طبقه بندی برای مقایسه ی قدرت پیش بینی مدل ها استفاده شد. نتایج حاکی از معنی دار بودن متغیرهای فوق در پیش بینی نکول بوده و مقایسه ی قدرت پیش بینی مدل ها موید برتری شبکه های عصبی نسبت به رگرسیون لجستیک و تحلیل تمایزی است.کلیدواژه ها
شبکه های عصبی, رگرسیون لجستیک, تحلیل تمایزی, ریسک نکول, لیزینگاطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.