A Novel Soft Ensemble Model for Financial Distress Prediction with Different Sample Sizes
المؤلفون المشاركون
Xu, Wei
Pan, Yuchen
Fu, Hong-Yong
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-04-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This work presents a novel soft ensemble model (ANSEM) for financial distress prediction with different sample sizes.
It integrates qualitative classifiers (expert system method, ES) and quantitative classifiers (convolutional neural network, CNN) based on the uni-int decision making method of soft set theory (UI).
We introduce internet searches indices as new variables for financial distress prediction.
By constructing a soft set representation of each classifier and then using the optimal decision on soft sets to identify the financial status of firms, ANSEM inherits advantages of ES, CNN, and UI.
Empirical experiments with the real data set of Chinese listed firms demonstrate that the proposed ANSEM has superior predicting performance for financial distress on accuracy and stability with different sample sizes.
Further discussions also show that internet searches indices can offer additional information to improve predicting performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Wei& Fu, Hong-Yong& Pan, Yuchen. 2019. A Novel Soft Ensemble Model for Financial Distress Prediction with Different Sample Sizes. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195016
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Wei…[et al.]. A Novel Soft Ensemble Model for Financial Distress Prediction with Different Sample Sizes. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195016
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Wei& Fu, Hong-Yong& Pan, Yuchen. A Novel Soft Ensemble Model for Financial Distress Prediction with Different Sample Sizes. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195016
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1195016
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر