Fisher多类判别分析法在期货价格预测中的应用

基于期货价格变化趋势的可预测性,利用判别分析中的Fisher多类判别模型,运用MATLAB程序语言编程,对期货交易中三月铜的数据进行分析,得到了判别函数,给出了预测判别准则,进一步讨论了其在期货价格预测中的应用。     

财务危机预警模型效果的比较

本文运用主成分分析筛选出一致的指标,分别构建了Logit回归模型、二分类线性判别模型、主成分分析模型三个预警模型,根据样本的检验结果发现三个模型的判别精度都在85%左右,根据两类错误概率对其进行比较后,得出了三个模型各自的适用范围。     

基于投影深度的判别分析

用稳健的投影深度中位数代替样本均值,改进了多元正态分布下Bayes线性和非线性判别法;把投影深度引入到最大深度判别理论中,得到了基于投影深度的最大深度判别法,这种判别法对判别函数的形式和总体的概率分布都没有任何要求.模拟研究表明:新的判别方法相对Bayes线性和非线性判别法有着更强的稳健性.     

上市公司现金流量的财务预警作用分析

本文从财务预警的观点上,仅运用现金流量信息是否可达到财务预警作用进行了验证。研究结果表明上市公司在被处理为ST公司的三年前,不管是母公司还是合并公司的现金流量信息,都具有较高的财务预警能力。其中,最为有用的是每股现金流量指标,其次是经营活动现金流量/负债总额及经营活动现金流量/所有者权益。     

基于快速BP算法的ANN模型在财务失败预测上的应用

对企业财务状况的正确判断关系着企业的生存和发展,因此建立合理的财务失败预测模型是财务研究的热点。在企业财务失败预测模型中引入基于快速BP算法的人工神经网络,克服了标准BP算法的不足,比Fisher判别分析模型有着更强的预测能力。     

多元统计理论实验与案例

正该书以国际著名多元统计教材为蓝本,是作者多年从事多元统计教学经验和科研的总结,内容涉及描述分析、矩阵运算、主成分分析、因子分析、多元回归模型、聚类分析、判别分析、典型相关与对应分析的理论、实验与案例。该书的主要特点在于:将多元统计计算和统计软件SAS     

财务困境的预测研究

财务困境预测通用的四种方法为判别分析、逻辑回归、神经网络和支持向量机。实证研究显示,支持向量机和神经网络模型预测的误判率较低,逻辑回归和判别分析模型预测的误判率稍高。     

银行信贷风险评估计量模型探讨

本文运用聚类分析和Fisher判别分析对银行信贷风险作计量评估,详细介绍了模型的数学原理,指标和数据的前期处理,并建立了信用评级的判别函数.通过对估计样本和检验样本的分类精度的分析和讨论,可知两种模型对信用风险评估均具有较高的科学性和精度.在此基础上,我们编写了应用程序以便于金融机构建立内部信用风险评估体系,促进银行信贷资产质量的提高.     

零售型企业的供应商分类管理研究

供应链管理是企业在当前日益激烈的竞争环境中为提高核心竞争力而形成发展起来的管理方法。供应商的选择与管理是供应链管理中的研究热点,尤其是在零售领域。一个零售商往往拥有众多的供应商,对这些供应商进行分类管理是降低运营成本、提高管理水平的重要途径。此外,对供应商进行分类管理还能够促进双方在更深层面上的战略性合作,通过互动交流提高整体运作绩效。本文通过对不同类型供应商的比较分析指出,将供应商按产品优势和服务优势进行二元分类最能体现供应商间的本质性区别,并且也是管理成本相对最低的分类方法,我们以其各自的突出优势点将供应商分为产品型供应商与服务型供应商两类。本文根据零售型企业的供应商特点给出了供应商分类的指标集,并利用判别分析给出了相应的定量化分类方法及应用实例。     

对世界农业生产指数的聚类与判别

1数据的选取及说明本文选取了中国统计年鉴(2004)中的“我国经济、社会统计指标同世界主要国家的比较”中的“世界农业生产指数(2003)”。其中有农业、种植业、畜牧业、食品、非食品这五项指标,都以1999-2001年的某一年的各产业的产值为100,数据显示的是2003年相对于选取的基数