This study attempts to show how a K

This study attempts to show how a Kohonen map can be used to improve the temporal stability
of the accuracy of a financial failure model. Most models lose a significant part of their ability to
generalize when data used for estimation and prediction purposes are collected over different time
periods. As their lifespan is fairly short, it becomes a real problem if a model is still in use when
re-estimation appears to be necessary. To overcome this drawback, we introduce a new way of using
a Kohonen map as a prediction model. The results of our experiments show that the generalization
error achieved with a map remains more stable over time than that achieved with conventional
methods used to design failure models (discriminant analysis, logistic regression, Cox’s method,
and neural networks). They also show that type-I error, the economically costliest error, is the
greatest beneficiary of this gain in stability.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การศึกษานี้พยายามแสดงวิธีการใช้แผนที่ Kohonen เพื่อปรับปรุงเสถียรภาพชั่วคราวของความถูกต้องของแบบจำลองล้มเหลวทางการเงิน โมเดลส่วนใหญ่สูญเสียส่วนหนึ่งที่สำคัญของความสามารถในการทั่วไปเมื่อใช้ข้อมูลสำหรับการประเมิน และวัตถุประสงค์ในการทำนายรวบรวมช่วงเวลาที่แตกต่างกันรอบระยะเวลา เป็นของพวกเขาอายุสั้นค่อนข้าง มันกลายเป็นปัญหาจริงถ้าแบบ จะยังคงใช้เมื่อประเมินใหม่ดูเหมือนจะ มีความจำเป็น การเอาชนะคืนนี้ เราแนะนำวิธีการใหม่ของการใช้แผนที่ Kohonen เป็นแบบคาดเดา ผลการทดลองของเราแสดงว่า generalization ที่ข้อผิดพลาดที่มีแผนที่ยังคงมีเสถียรภาพมากขึ้นกว่าเวลากว่าที่ประสบความสำเร็จได้ทั่วไปวิธีที่ใช้ในการออกแบบแบบจำลองล้มเหลว (discriminant วิเคราะห์ถดถอยโลจิสติก วิธีค็อกซ์กเครือข่ายประสาท) พวกเขายังแสดงชนิดนั้น-ฉันข้อผิดพลาด ข้อผิดพลาด costliest กาญจน์ผู้รับผลประโยชน์มากที่สุดของกำไรในความมั่นคงนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การศึกษานี้พยายามที่จะแสดงให้เห็นว่าแผนที่ Kohonen
สามารถนำมาใช้ในการปรับปรุงเสถียรภาพชั่วขณะของความถูกต้องของรูปแบบความล้มเหลวทางการเงิน แบบส่วนใหญ่สูญเสียเป็นส่วนสำคัญของความสามารถในการพูดคุยเมื่อข้อมูลที่ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการประมาณค่าและการทำนายจะถูกเก็บรวบรวมในช่วงเวลาที่แตกต่างกันเป็นระยะเวลา ขณะที่อายุการใช้งานของพวกเขาจะค่อนข้างสั้นมันจะกลายเป็นปัญหาจริงถ้ารูปแบบที่ยังคงอยู่ในการใช้งานเมื่อประมาณค่าใหม่ที่ดูเหมือนจะเป็นสิ่งที่จำเป็น เพื่อเอาชนะอุปสรรคนี้เราแนะนำวิธีการใหม่ของการใช้แผนที่ Kohonen เป็นแบบจำลองการคาดการณ์ ผลที่ได้จากการทดลองของเราแสดงให้เห็นว่าลักษณะทั่วไปข้อผิดพลาดที่ประสบความสำเร็จกับแผนที่ยังคงมีเสถียรภาพมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปกว่าที่ประสบความสำเร็จกับการชุมนุมวิธีการที่ใช้ในการออกแบบรูปแบบความล้มเหลว(วิเคราะห์จำแนกการถดถอยโลจิสติกวิธีการคอคส์และเครือข่ายประสาท) พวกเขายังแสดงให้เห็นว่าข้อผิดพลาดชนิดที่ผมสูญเสียเลือดเนื้อข้อผิดพลาดทางเศรษฐกิจเป็นผู้รับผลประโยชน์ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของการเพิ่มความมั่นคงในการนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การศึกษานี้พยายามที่จะแสดงวิธีการแผนที่ สามารถใช้เพื่อปรับปรุงชั่วคราวเสถียรภาพ
ของความถูกต้องของความล้มเหลวทางการเงินแบบ นางแบบส่วนใหญ่สูญเสียส่วนของความสามารถในการใช้ข้อมูลเพื่อประมาณค่า
generalize เมื่อมีการทำนายจะเก็บช่วงเวลา
แตกต่างกัน เป็นอายุการใช้งานของพวกเขาจะค่อนข้างสั้น มันกลายเป็นปัญหาจริงๆ ถ้าแบบยังใช้งานเมื่อ
การประมาณค่ากำลังปรากฏเป็นสิ่งจำเป็น เพื่อเอาชนะอุปสรรคนี้ เราแนะนำวิธีใหม่ของการใช้ : แผนที่เป็นคำทำนายแบบ ผลการทดลองของเราแสดงให้เห็นว่าการ
ข้อผิดพลาดเกิดขึ้นได้กับแผนที่ ยังคงมีเสถียรภาพมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป กว่าที่ได้ด้วยวิธีปกติ
ใช้โมเดลการออกแบบความล้มเหลว ( การวิเคราะห์จำแนกค็อกซ์ถดถอยโลจิสติกแบบ
, ,และเครือข่ายประสาท ) พวกเขายังแสดงให้เห็นว่าประเภท - I ข้อผิดพลาด , ความผิดพลาดทางเศรษฐกิจ costliest เป็นผู้รับผลประโยชน์ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของผลประโยชน์นี้
ในความมั่นคง