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Building Default Predicting Model on Firm's Short-term Loan Data with Artificial Neural Network - Considering Qualitative Indexes and Misclassification Costs

机译:利用人工神经网络建立企业短期贷款数据的违约预测模型-考虑定性指标和分类错误成本

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摘要

to date, using model to predict whether firmȁ9;s default is still a problem. It presents: a. most model using pairwise pattern; b. lack of qualitative indexes that affect firmȁ9;s defau c. asymmetric between normal firmȁ9;s misclassification costs and default firmȁ9;s. So, introducing qualitative indexes, using all samples and considering misclassification costs, this paper builds an artificial neural network model on short-term-loan data. Though training, validating and testing, itȁ9;s performance is good.
机译:迄今为止,使用模型来预测是否存在9英镑的违约率仍然是一个问题。它表示:大多数模型使用成对模式; b。缺乏影响公司9违约的定性指标; C。正常公司9的误分类成本与默认公司9的不对称性。因此,在引入定性指标,使用所有样本并考虑分类错误成本的基础上,本文建立了基于短期贷款数据的人工神经网络模型。尽管经过培训,验证和测试,它的性能还是不错的。

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