| 会计信息的数据挖掘方法与银行信贷风险预测 |
| |
| 引用本文： | 彭寿康.会计信息的数据挖掘方法与银行信贷风险预测[J].浙江经济高等专科学校学报,2008,20(1):45-50. |
| |
| 作者姓名： | 彭寿康 |
| |
| 作者单位： | 浙江工商大学,浙江杭州310000 |
| |
| 基金项目： | 教育部人文社会科学规划课题（项目批准号：06JA790105） |
| |
| 摘 要： | 基于信息熵理论和数据挖掘技术，提出一种会计信息的数据挖掘方法，投资者和债权人可用这种方法从企业的会计数据中挖掘决策信息，并以银行信贷风险预测模型构建为例，对这种方法的有效性进行了实证检验。
|
| 关 键 词： | 信贷风险 信息熵 数据挖掘 信号噪音差 |
| 文章编号： | 1008-6781（2008）01-0045-06 |
| 收稿时间： | 2007-09-14 |
A Date Mining Approach to Extracting Valuable Information in Accounting Data and the Prediction of Bank Credit Risk |
| |
| Authors: | PENG Shou - kang |
| |
| Abstract: | In this paper, based on information entropy theory and on data mining technologies, we have proposed an approach for mining valuable hidden information in accounting data. Investors and creditors can use this approach to mine out valuable knowledge buried in accounting data. To demonstrate the effectiveness of this approach, an empirical example is given to show how we can use this approach to construct models for the prediction of credit risk. |
| |
| Keywords: | credit risk entropy data mining signal noise method |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ |
