کارایی شبکه های عصبی، رگرسیون لجستیک و تحلیل تمایزی در پیش بینی نکول

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 وکارایی 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 23801 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.
زبان:
فارسی
صفحه:
151
لینک کوتاه:
magiran.com/p938119 
روش‌های دسترسی به متن این مطلب
اشتراک شخصی
در سایت عضو شوید و هزینه اشتراک یک‌ساله سایت به مبلغ 300,000ريال را پرداخت کنید. همزمان با برقراری دوره اشتراک بسته دانلود 100 مطلب نیز برای شما فعال خواهد شد!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی همه کاربران به متن مطالب خریداری نمایند!