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This study proposes a robust covariance-based Mahalanobis distance model as a memory-based reasoning method in order to predict corporate bankruptcy. Samples are drawn from the small and medium sized manufacturing companies. Variables are selected by the logistic regression method and the decision tree induction method after the single sample t-test as a preliminary selection process. For these two different variable groups, three MBR models are evaluated: Euclidean distance model, Euclidean distance after standardization model, and robust covariance-based Mahalanobis distance model. 25 nearest neighbors are picked for a reference group and then a simple voting rule is applied to solve bankruptcy problem. The analysis results indicate that compared to existing Euclidean distance model, the proposed model produces higher correct classification ratios.
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조성빈 / 2008 / 유전자 다중 에이전트 규칙유도를 이용한 기업 부도 예측 방안 / 한국경영공학회지 13(1):1~11
Altman, E / 1968 / Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy / Journal of Finance 23(3):589~609
Barniv, R / 1997 / Predicting the outcome following bankruptcy filing: a three-state classification using neural networks / International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance, and Management 6(3):177~194
Beaver, W / 1966 / Financial ratios as predictors of failure / Journal of Accounting Research 4(1):71~127
Berry, M. A / 2003 / Data Mining Techniques / Wiley
Altman, E / 1968 / Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy / Journal of Finance 23(3):589~609
Barniv, R / 1997 / Predicting the outcome following bankruptcy filing: a three-state classification using neural networks / International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance, and Management 6(3):177~194
Beaver, W / 1966 / Financial ratios as predictors of failure / Journal of Accounting Research 4(1):71~127
Berry, M. A / 2003 / Data Mining Techniques / Wiley
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