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논문 기본 정보

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저자정보
Taeho Hong (부산대학교) Jiyoung Park (부산대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2010년 추계학술대회
발행연도
2010.11
수록면
276 - 281 (6page)

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Proposed in this paper, is a DEA-Based data mining approach. To predict the efficiency of an IT venture business, data mining was utilized, to discover advantageous patterns in data. To measure the efficiency of an IT venture business, the Data Envelopment Analysis (DEA) was employed. This is a typical approach among non-parametric methods for measuring the efficiency of companies. A selection of KOSDAQ firms was divided into two groups in accordance with the efficiency in the DEA model. Using a logit model through the stepwise, we finally acquired a model for evaluating the efficiency of an IT venture business. We applied our integrated model to companies listed on the KOSDAQ, which is a stock market division of Korea exchange for dealing the securities of the venture business, with the corporate information available from 2005. Our integrated model enabled us to evaluate an individual firm and provided efficiency information without comparing with other companies. In this paper, to examine the feasibility of SVM in efficient company prediction, we compared it with logit analysis, and discriminant analysis. The experimental results show that SVM provides a promising alternative for the prediction of an efficient company.
#IT Venture Business #Measuring Efficiency #Data Mining #Data Envelopment Analysis(DEA) #Support Vector Machine(SVM)

목차

Abstract
Introduction
Literature Review
Research Framework
Experiments and Results
Conclusions
References

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