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논문 기본 정보

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학술저널
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저널정보
한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management Journal of Information Technology Applications & Management Vol.14, No.2
발행연도
2007.6
수록면
151 - 168 (18page)

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2007

신경망 분리모형과 사례기반추론을 이용한 기업 신용 평가
김다윗 ,  민성환 ,  한인구 Journal of Information Technology Applications & Management 2007.06 학술저널

2005

신경망 분리모형을 이용한 기업 신용 평가
김다윗 ,  민성환 한국산학경영학회 학술대회 2005.01 학술대회자료

초록· 키워드

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The corporate credit rating represents an assessment of the relative level of risk associated with the timely payments required by the debt obligation. In this study, the corporate credit rating model employs artificial intelligence methods including Neural Network (NN) and Case-Based Reasoning (CBR). At first, we suggest three classification models, as partitioned neural networks, all of which convert multi-group classification problems into two group classification ones: Ordinal Pairwise Partitioning (OPP) model, binary classification model and simple classification model. The experimental results show that the partitioned NN outperformed the conventional NN. In addition, we put to use CBR that is widely used recently as a problem-solving and learning tool both in academic and business areas. With an advantage of the easiness in model design compared to a NN model, the CBR model proves itself to have good classification capability through the highest hit ratio in the corporate credit rating.
#Credit Rating #Neural Network #Case-Based Reasoning

목차

Abstract
1. 서론
2. 문헌 연구
3. 실험의 준비
4. 실험 방법
5. 모형별 실험 결과 비교
6. 결론
참고문헌
저자소개

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