基于自组织数据挖掘方法的经济预警研究

• 作者: 何跃 贺昌政 陈川
• 来源期刊: 成都信息工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 经济预警 模型预警 自组织数据挖掘方法
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 页码范围: 101-106
• 页数: 6页
• 分类号: TN919.5
• 字数: 5743字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1742.2005.01.025

摘要

目前经济预警方法主要包括指标预警、统计预警、模型预警3类,这3类方法各有优劣.模型预警法常使用ARCH模型预警与人工神经网络模型预警.将自组织数据挖掘方法引入经济预警建模过程,通过实证研究发现:自组织数据挖掘方法在经济预警研究中具有较强的学习能力,在模型变量筛选时能有效避免人为因素的影响;与人工神经网络相比较,它建立的显式模型能够反映输入指标对输出指标的具体影响状况,将有助于分析警源,排除警情.研究结果表明,自组织数据挖掘方法将为经济预警提供一种新的模型预警法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺昌政	四川大学工商管理学院	124	1581	21.0	32.0
2	何跃	四川大学工商管理学院	139	1494	20.0	32.0
3	陈川	四川大学工商管理学院	20	153	7.0	12.0