Digitale Bibliotheek
Sluiten Bladeren door artikelen uit een tijdschrift
 
<< vorige    volgende >>
     Tijdschrift beschrijving
       Alle jaargangen van het bijbehorende tijdschrift
         Alle afleveringen van het bijbehorende jaargang
           Alle artikelen van de bijbehorende aflevering
                                       Details van artikel 2 van 7 gevonden artikelen
 
 
  Bond rating using support vector machine
 
 
Titel: Bond rating using support vector machine
Auteur: Cao, Lijuan
Guan, Lim Kian
Jingqing, Zhang
Verschenen in: Intelligent data analysis
Paginering: Jaargang 10 (2006) nr. 3 pagina's 285-296
Jaar: 2006-06-15
Inhoud: This paper deals with the application of support vector machine (SVM) for bond rating. The three commonly used methods for solving multi-class classification problems in SVM, "one-against-all", "one-against-one", and directed acyclic graph SVM (DAGSVM) are used. The performance of SVM is compared with several benchmarks. One real U.S. bond data is collected using the Fixed Investment Securities database (FISD) and the Compustat database. The experiment shows that SVM significantly outperforms the benchmarks. Among the three SVM based methods, there is the best performance in DAGSVM. Furthermore, an analysis of features shows that the generalization performance of SVM can be further improved by performing feature selection.
Uitgever: IOS Press
Bronbestand: Elektronische Wetenschappelijke Tijdschriften
 
 

                             Details van artikel 2 van 7 gevonden artikelen
 
<< vorige    volgende >>
 
 Koninklijke Bibliotheek - Nationale Bibliotheek van Nederland