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基于熵的最小二乘支持向量机增长记忆算法与实证分析
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作者：
赵冠华
来源：
运筹与管理
年份：2010
所属分类： 统计年鉴（全国性） - 期刊
关键词：
最小二乘支持向量机
信息熵
增长记忆算法
SVM
财务困境预测
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描述：该算法与传统LS-SVM以及标准SVM的分析比较，可以看出，在ST前1~3年的不同时点上，基于熵的LS-SVM增长记忆算法无论是训练样本的数量还是运算时间，都显著优于传统的LS-SVM以及标准的SVM，证实了将信息熵和增长记忆算法应用于企业财务困境预测的有效性和优越性。
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基于遗传算法和熵的缩减记忆式LS-SVM财务困境预测模型研究
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作者：
赵冠华
来源：
运筹与管理
年份：2010
所属分类： 统计年鉴（全国性） - 期刊
关键词：
遗传算法
信息熵
最小二乘支持向量机
缩减记忆算法
财务困境预测
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描述：及支持向量机核函数的表达式,同时,给出了这一改进模型的实现步骤。实验结果表明,该模型无论是预测正确率,还是训练样本的数量和训练时间,都显著优于最小二乘支持向量机以及传统支持向量机模型。
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基于多属性智能决策方法的个人理财决策支持系统的设计与实现
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作者：
祝凌凌
来源：
西南财经大学
年份：2012
所属分类： 统计年鉴（全国性） - 学位论文
关键词：
个人理财
多属性决策决策
支持系统
信息熵
心理账户
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描述：对现今的个人理财产品、个人理财市场的现状以及长远发展、个人理财标准化建设、商业银行提供的个人理财服务、个人理财业务成立的背景、个人理财业务的功能和发展策略等方面进行了研究。而另一方面,也有一部分学者对发达国家成熟的个人理财经验进行了多角度的分析,试图通过这种方法能研究出适合中国国情的个人理财理论支持。对于个人来说,由于其缺乏相关的专业知识,而不能做出合理的理财方案,因此现今的个人理财业务主要由商业银行承担。一方面,商业银行在进行个人理财业务的同时也要收取数目不小的费用；另一方面,商业银行提供的个人理财业务的服务一般只针对较富裕的客户群,对于面向普罗大众的一般性理财服务却是无法做到量身定做的。此外,目前商业银行个人理财服务人员的素质普遍不全面,理财服务水平较低,无法发挥专业人士的经验优势。本文的研究是从另一个角度--金融智能的角度,研究了基于多属性决策方法的个人理财决策支持系统,希望通过该决策支持系统的实现来为不同需求的个人提供更合理的个人理财建议。多属性决策问题因其丰富、有效的理论与方法以被普遍运用到社会的各行各业中,其能针对具体的实际问题以及相应的决策方法提供最优或是最满意的方案。因此,其具有重要的使用价值和光明的应用前景。而将具体的决策方法以及决策模型等集合到系统形成决策支持系统将为用户提供人机交互式的系统,更增加了其实用、高效性。而个人理财决策正是我们在实际生活中遇到的一个典型的多属性决策问题,它需要决策者根据不同的理财个人选择最合适的多属性决策方法以及决策模型,最终形成使理财个人最满意的方案,从而达到为个人提供最合适的理财建议的目的。因此,个人理财决策支持系统的实现对于个人理财来说是非常必要的。本论文针对不同理财方式而采用了不同的多属性决策方法以及决策模型,已希望达到提供合理的理财决策建议的目的。本文研究了现有的投资组合模型和多属性决策方法,最后形成了3个主要的理财决策模块。这3个模块分别以金融产品组合比例、证券投资组合、证券推荐为目标分别结合了AHP层次分析法、马克维茨均值—方差模型、信息熵的方法而最终形成,本文在这三个部分的基础上都分别引入了投资者个人心理偏好,以达到针对不同心理的投资个人提供不同的决策方式的目的,而在有关心里账户的权重设计上,也采取了问卷调查的方法,以使权重的设置更加科学、有效,反映实际个人在理财中的不同心理偏好。而系统最终以决策支持系统原型的方式呈现,可以为用户提供个人理财的决策支持。本论文的创新点是将马科维茨投资组合模型、层次分析法和信息熵的决策方法应用于个人理财决策中,并实现了个人理财决策支持系统的原型。此外,在决策方法的研究中,本文在原有的马科维茨投资组合模型上加入了风险规避系数,再利用二次规划求解,使得不同的投资个人可以根据自身的风险偏好选择不同的投资组合方式。而在个人推荐证券的部分则是在信息熵的基础上通过加入个人心理账户(权重的确定来自问卷调查)最终通过信息熵与OWA算子聚合信息得出最优解,从而达到了针对不同风险偏好的个人推荐不同证券的目的。本文结构如下：第一章绪论概述了本文的研究背景、研究意义和研究方法。第二章在文献综述的基础上对多属性决策方法、多属性决策过程、DSS发展的理论基础、DSS发展的历程、DSS的决策流程及结构进行了概述。第三章主要对个人理财的现状和趋势进行了剖析,并介绍了现在主要的个人理财产品,同时对个人投资者的风险偏好、个人决策理财的相关理论进行了概述。第四章主要是针对不同的个人理财模块进行了模型以及多属性决策方法的选择,并对相关理论进行了详细的阐述。选择的模型包括马克维茨模型以及其改良模型,多属性决策方法包括层次分析法和基于不确定权重的信息熵方法。本章也为全文的核心章节。第五章主要介绍了个人理财决策支持系统的系统目标、系统总体结构以及功能设计。第六章主要对已设计并实现的个人理财决策支持系统的相关模块进行了验证。第七章对本文研究的结果进行了总结,并提出了本文研究工作的不足以及后续的研究方向,同时对该决策支持系统以后更深更广的研究进行了展望。
