典型文献
基于余弦相似度的企业违约预测模型及实证
文献摘要：
企业违约预测,是通过挖掘指标数据与违约状态之间的函数关系,来预测企业未来的财务风险,其对银行贷款、股票投资、公司债券投资等具有重要的参考意义.本研究的贡献主要有三个方面:一是通过将企业的夹角余弦值而非欧氏距离作为违约状态相似性的度量,构建企业违约预测的Cos-k-means模型,避免了通过欧氏距离聚类时,忽略企业和聚类中心的角度关系以及对噪声样本和极端值敏感的弊端.二是通过构建兼顾模型违约鉴别力最大和指标组合冗余最小的目标函数,采用二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization,BPSO)遴选指标组合,保证了构建的信用评价指标体系简洁、合理.三是通过采用企业t-d(d=1,2,3,4,5)期的指标数据和第t期的违约状态构建违约预测模型,实现了使用企业第 t期的指标数据预测t+d期违约状态的目的.
文献关键词：
违约预测;指标选择;Cos-k-means;余弦相似度
中图分类号：
作者姓名：
沈隆;周颖;赵轩铎
作者机构：
大连理工大学经济管理学院,大连116024
文献出处：
引用格式：
[1]沈隆;周颖;赵轩铎-.基于余弦相似度的企业违约预测模型及实证)[J].系统工程理论与实践,2022(07):1826-1842
A类：
t+d
B类：
余弦相似度,违约预测模型,函数关系,财务风险,银行贷款,股票投资,公司债券,债券投资,夹角,余弦值,Cos,means,欧氏距离聚类,聚类中心,极端值,鉴别力,二进制粒子群算法,binary,particle,swarm,optimization,BPSO,遴选指标,信用评价指标体系,数据预测,指标选择
AB值：
0.335063
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