两阶段特征选择法研究及其在企业信用风险评价中的应用
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 创新点 | 第13页 |
| 1.4 论文安排 | 第13-14页 |
| 2 基本理论介绍 | 第14-23页 |
| 2.1 特征选择方法 | 第14-18页 |
| 2.1.1 F-score | 第16页 |
| 2.1.2 基尼指数 | 第16-17页 |
| 2.1.3 互信息 | 第17-18页 |
| 2.1.4 F-statistic | 第18页 |
| 2.1.5 Pearson相关系数 | 第18页 |
| 2.1.6 卡方检验 | 第18页 |
| 2.2 集成学习简介 | 第18-20页 |
| 2.3 支持向量机 | 第20-23页 |
| 2.3.1 线性支持向量机 | 第20-22页 |
| 2.3.2 非线性支持向量机 | 第22-23页 |
| 3 两阶段特征选择法研究 | 第23-30页 |
| 3.1 特征选择方法的稳定性及选取 | 第23-25页 |
| 3.2 最优特征子集的确定 | 第25-27页 |
| 3.3 基于最优特征子集的混合模型 | 第27-30页 |
| 4 上市公司信用风险评价实证分析 | 第30-41页 |
| 4.1 数据描述及预处理 | 第30-32页 |
| 4.2 上市公司信用风险的稳定特征选择 | 第32-37页 |
| 4.3 上市公司信用风险评价混合模型HFMG | 第37-41页 |
| 5 总结与展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-44页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第44-46页 |
| 学位论文数据集 | 第46页 |
