کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
981364 | 1480378 | 2015 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A Comparison of Classification/Regression Trees and Logistic Regression in Failure Models
ترجمه فارسی عنوان
مقایسه طبقه بندی / رگرسیون درختان و رگرسیون لجستیک در مدل های شکست ناپذیر
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
علوم انسانی و اجتماعی
اقتصاد، اقتصادسنجی و امور مالی
اقتصاد و اقتصادسنجی
چکیده انگلیسی
The use of non-parametric statistical methods, the development of models geared towards the homogeneous characteristics of corporate sub-populations, and the introduction of non-financial variables, are three main issues analysed in this paper. This study compares the predictive performance of a non-parametric methodology, namelyClassification/Regression Trees (CART), against traditional logistic regression (LR) by employing a vast set of matched-pair accounts of the smallest enterprises, known as micro-entities,from the United Kingdom for the period 1999 to 2008 that includes financial, non-financial, and macroeconomic variables. Our findings show that CART outperforms the standard approach in the literature, LR.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Economics and Finance - Volume 23, 2015, Pages 9-14
Journal: Procedia Economics and Finance - Volume 23, 2015, Pages 9-14