基于AdaBoost组合算法的衍生金融工具风险预测

发布时间：2018-03-18 14:31

  本文选题：衍生金融工具　切入点：AdaBoost组合算法　出处：《统计与决策》2012年07期 　论文类型：期刊论文

【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。
[Abstract]:In this paper, the single attribute test and decision tree model of AdaBoost combination algorithm for risk prediction of derivative financial instruments is constructed, and the classifier combination mechanism of single attribute test and decision tree and AdaBoost algorithm is discussed in detail. At the same time, 12 risk detection variable indexes are defined. Using 252 listed companies in China as the initial sample, it has been carried out for one year respectively. In two and three years, 26 single attribute tests of the AdaBoost combination algorithm for risk prediction of derivative financial instruments have been carried out. The results show that the decision tree, single decision tree and single support vector machine are used in the decision tree, single decision tree and single support vector machine. The risk prediction model of derivative financial instruments based on AdaBoost combination algorithm can effectively predict the risk of corporate derivative financial instruments.
【作者单位】： 山东大学经济学院;山东科技大学经济管理学院;
【基金】：教育部人文社科基金资助项目(10YJCZH218) 山东省自然科学基金资助项目(ZR2009HQ001)
【分类号】：F830;O211.67

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