A data mining approach to the prediction of corporate failure

特征选择 线性判别分析 人工智能 人工神经网络 计算机科学 判断 逻辑回归 机器学习 决策树 特征(语言学) 模式识别(心理学) 判别式 数据挖掘 选择(遗传算法) 哲学 语言学 法学 政治学
作者
Feng Yu Lin,Sally McClean
出处
期刊:Knowledge Based Systems [Elsevier BV]
卷期号:14 (3-4): 189-195 被引量:134
标识
DOI:10.1016/s0950-7051(01)00096-x
摘要

This paper uses a data mining approach to the prediction of corporate failure. Initially, we use four single classifiers — discriminant analysis, logistic regression, neural networks and C5.0 — each based on two feature selection methods for predicting corporate failure. Of the two feature selection methods — human judgement based on financial theory and ANOVA statistical method — we found the ANOVA method performs better than the human judgement method in all classifiers except discriminant analysis. Among the individual classifiers, decision trees and neural networks were found to provide better results. Finally, a hybrid method that combines the best features of several classification models is developed to increase the prediction performance. The empirical tests show that such a hybrid method produces higher prediction accuracy than individual classifiers.
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