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| 基于多分类器投票表决组合的私募股权投资风险预测度研究 | |
| 作者单位： | ;1.河南牧业经济学院会计学院;2.山东科技大学经济管理学院 |
| 摘 要： | 私募股权投资基金是一种新型衍生金融投资工具,因其非公开发行与私下募集的特性,从而具有较高的投资风险。为了监测私募股权基金投资的不确定性所诱发的潜在风险,采用了多分类器投票表决组合方法构建了风险预测模型,通过改进和优化投票表决规则来提高组合分类器对不同数据类别模式的识别能力,将统计小样本测试后得到的单个分类器识别性能的先验知识作为投票表决的根据,通过投票表决时每个类别的表决阈值设置来提升组合的预测效果。在模型构建的基础上,选取了清科集团(Zero2iPo)发布的年度私募股权相关投资案例作为对象进行仿真模拟,仿真结果显示,所构建的组合预测模型具有显著的优越性,能够大幅提高私募股权投资风险预测的准确率。 |
| 关 键 词： | 私募股权 投资风险 多分类器组合 投票表决规则 |
Prediction on the Investment Risk of Private Equity Based on Voting Principle for Multi-Classifier Combination |
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| Keywords: | |