کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
384236 660843 2010 8 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Comparing four bankruptcy prediction models: Logit, quadratic interval logit, neural and fuzzy neural networks
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
Comparing four bankruptcy prediction models: Logit, quadratic interval logit, neural and fuzzy neural networks
چکیده انگلیسی

Bankruptcy prediction is one of the major business classification problems. In this paper, we use four different techniques (1) logit model, (2) quadratic interval logit model, (3) backpropagation multi-layer perceptron (i.e., MLP), and (4) radial basis function network (i.e., RBFN) to predict bankrupt and non-bankrupt firms in England. The average hit ratio of four methods range from 91.15% to 77.05%. The original classification accuracy and the validation test results indicate that RBFN outperforms the other models.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 37, Issue 3, 15 March 2010, Pages 1846–1853
نویسندگان
, ,