【出 处】： 信用风险识别 可变精度粗糙集 属性约简 规则提取 二叉树

【作 者】： 顾婧 [1] ; 周宗放 [2]

【摘 要】针对新兴技术企业信用风险评估的必要性和现有评估方法仅局限于财务指标且指标之间高度相关的缺点，借鉴了可变精度粗糙集（VPRS）模型具有噪声数据的强适应能力和强抗干扰能力的优点，提出了一类基于VPRS的新兴技术企业信用风险识别方法，并用已上市的部分新兴技术企业对其进行实证检验，检验结果表明了该方法具有较好的识别能力。该方法首先运用VPRS理论的最新研究成果，并借助于粗糙集分析软件ROSETYA，对由训练样本组成的数据关系表进行数据补缺、离散化及属性的β约简等处理，从而导出识别规则，形成识别规则库；然后集成二叉树构建一类新兴技术企业信用风险识别方法；最后用测试样本对方法的识别精度进行检验。