基于AdaBoost组合算法的衍生金融工具风险预测
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作者： 张杰[1];孙曰瑶[2]
作者机构： [1]山东大学经济学院,济南250100;[2]山东科技大学经济管理学院,山东青岛266510
出版物刊名： 统计与决策
页码： 41-44页
年卷期： 2012年 第7期
主题词： 衍生金融工具;AdaBoost组合算法;单属性测试;决策树;支持向量机
摘要：文章构建了衍生金融工具风险预测的AdaBoost组合算法的单属性测试和决策树模型；详细论述了单属性测试和决策树与AdaBoost算法的分类器组合机制，同时界定了12个风险检测变量指标，运用252个我国上市公司作为初始样本，分别进行了一年、两年和三年的26次衍生金融工具风险预测的AdaBoost组合算法的单属性测试（sAT），AdaBoost组合算法的决策树（DT）、单决策树和单支持向量机（SVM）实验，结果表明，基于AdaBoost组合算法的衍生金融工具风险预测模型可以对公司衍生金融工具风险进有效的预测。