【摘 要】
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针对分类问题,本文提出了稀疏组Lasso支持向量机方法(Sparse group lasso SVM,SGLSVM),即在SVM模型的损失函数中引入SGL惩罚函数,能同时进行组间变量和组内变量的筛选。由于S
【机 构】
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厦门大学经济学院,厦门大学数据挖掘研究中心,国泰君安证券股份有限公司融资融券部
【基金项目】
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国家自然科学基金“广义线性模型的组变量选择及其在信用评分中的应用”(71471152), 全国统计科学研究重点项目“大数据下的信用评分研究”(2015629), 中央高校基本科研业务费专项资金“多源异构大数据的整合分析研究”(20720181003,20720171095)的资助
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针对分类问题,本文提出了稀疏组Lasso支持向量机方法(Sparse group lasso SVM,SGLSVM),即在SVM模型的损失函数中引入SGL惩罚函数,能同时进行组间变量和组内变量的筛选。由于SGL-SVM的目标函数求解比较复杂,本文又提出了一种快速的双层坐标下降算法。通过模拟实验,发现SGL-SVM方法在预测效果和变量选择上均要优于其他方法,对于变量具有自然分组结构且组内是稀疏的数据,本文方法在提高变量选择效果的同时又能提高模型的预测精度。最后,本文将SGL-SVM方法应用到我国制造业上市公司财务困境预测中。
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