Dynamic prediction of relative financial distress based on imbalanced data stream: from the view of one industry
Dynamic prediction of relative financial distress based on imbalanced data stream: from the view of one industry
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基于不平衡数据流的相对财务困境动态预测——基于行业视角
DOI：
10.1057/s41283-018-0047-y
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发表时间：
2018-10
影响因子：
2.1
通讯作者：
Li Hui
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sun Jie;Zhou Mengjie;Ai Wenguo;Li Hui
早期的财务困境预测（FDP）研究很少考虑行业相对财务困境概念漂移的问题，忽视了如何动态预测行业相对财务困境。本文提出了一种新模型
Early studies on financial distress prediction (FDP) seldom consider the problem of industry’s relative financial distress concept drift and neglects how to dynamically predict industry’s relative financial distress. This paper proposes a novel model for
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EBW-VSTW-SVM动态财务困境预测方法
影响因子：
4.4
作者：
Sun Jie;Li Hui;Chang Pei-Chann;He Kai-Yu
通讯作者：
He Kai-Yu
影响因子：
7.5
作者：
J. C. Schlimmer;R. Granger
通讯作者：
J. C. Schlimmer;R. Granger
DOI：
10.1016/j.knosys.2012.12.007
发表时间：
2013-03
期刊：
Knowl. Based Syst.
影响因子：
--
作者：
Ligang Zhou
通讯作者：
Ligang Zhou
影响因子：
8
作者：
E. Altman
通讯作者：
E. Altman
DOI：
10.1109/ijcnn.1990.137710
发表时间：
1990-06
期刊：
1990 IJCNN International Joint Conference on Neural Networks
影响因子：
--
作者：
M. Odom;R. Sharda
通讯作者：
M. Odom;R. Sharda