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针对传统信用风险评价模型只含有一个分类器的缺陷，本文利用AdaBoost组合分类器来对上市公司信用风险进行评价，并与基于支持向量机和神经网络的分类模型进行了效果比较。实证研究表明，组合分类器克服了单一分类器的诸多缺点，预测准确率高于单一分类器。
基于组合分类器的上市公司信用风险评价
【摘 要】
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针对传统信用风险评价模型只含有一个分类器的缺陷，本文利用AdaBoost组合分类器来对上市公司信用风险进行评价，并与基于支持向量机和神经网络的分类模型进行了效果比较。实证研
【机 构】
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北京工业大学经济与管理学院
【出 处】
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财会月刊
【发表日期】
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2008年6期
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