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자료유형
학술저널
저자정보
박정민 (하나은행 리스크관리본부) 김경재 (동국대학교 경영대학 정보관리학과) 한인구 (한국과학기술원 테크노경영대학원)
저널정보
한국경영정보학회 경영정보학연구 경영정보학연구 제15권 제2호
발행연도
2005.1
수록면
51 - 63 (13page)

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There has been substantial research into the bankruptcy prediction. Many researchers used the statistical method in the problem until the early 1980s. Since the late 1980s, Artificial Intelligence(AI) has been employed in bankruptcy prediction. And many studies have shown that artificial neural network(ANN) achieved better performance than traditional statistical methods. However, despite ANN's superior performance, it has some problems such as overfitting and poor explanatory power. To overcome these limitations, this paper suggests a relatively new machine learning technique, support vector machine(SVM), to bankruptcy prediction. SVM is simple enough to be analyzed mathematically, and leads to high performances in practical applications. The objective of this paper is to examine the feasibility of SVM in bankruptcy prediction by comparing it with ANN, logistic regression, and multivariate discriminant analysis. The experimental results show that SVM provides a promising alternative to bankruptcy prediction.
#Support Vector Machine #Bankruptcy Prediction #Artificial Neural Network #Logistic Regression #Multivariate Discriminant Analysis

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