基于Fisher判别法的金属矿山投资风险评价

发布时间：2017-12-25 01:26

  本文关键词：基于Fisher判别法的金属矿山投资风险评价　出处：《有色金属工程》2017年04期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：传统的金属矿山投资风险评价方法具有程序复杂、推理速度慢、精度较低等问题。根据金属矿山投资实际情况,综合考虑投资的地质、生产、市场、社会和管理风险,应用Fisher判别理论,选取13项投资风险评价指标作为判别因子,建立金属矿山投资风险评价的Fisher判别分析(FDA)模型。将定量化处理后的18组金属矿山投资风险实际数据作为训练样本并进行回判估计检验,误判率为0。将4组未参加训练的数据作为预测样本输入模型测试,预测结果与矿山实际投资风险情况相符。结果表明,该模型回代估计的误判率低,预测精度高,可为金属矿山投资风险评价提供一条新的途径。
【作者单位】： 中南大学资源与安全工程学院;
【基金】：“十二五”国家科技支撑计划(2013BAB02B05) 中南大学研究生自主探索创新基金资助(2016zzts457)
【分类号】：F426.1
【正文快照】： 金属矿山投资具有投资需求量大、回报期长、投资风险较大等特点,矿业技术、市场、政策的不确定性导致未来现金流量的不确定,因此投资之前应综合考虑分析各投资风险的影响因素,以期将投资风险降低到最小[1]。由于投资因素的复杂性、非线性和不确定性,如何控制风险、达到投资效

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本文编号：1330800