- Autor
- Stańczuk Julita (Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie), Trojczak-Golonka Patrycja (Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie)
- Tytuł
- Wpływ zróżnicowania zbiorów atrybutów i procesu walidacji na efektywność klasyfikacji przedsiębiorstw przy wykorzystaniu sieci neuronowych
The Influence of Differing Sets of Attributes and the Process of Validation on the Effectiveness of Companies Classification Using Neural Networks - Źródło
- Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia (17), 2010, nr 107, s. 117-125, rys., tab., bibliogr. 8 poz.
Research of Wrocław University of Economics - Tytuł własny numeru
- Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
- Słowa kluczowe
- Walidacja, Spółki giełdowe, Sieci neuronowe, Klasyfikacja przedsiębiorstw
Validation, Stock market companies, Neural networks, Classification of enterprises - Uwagi
- streszcz., summ.
- Abstrakt
- Celem artykułu jest przedstawienie wybranego aspektu z paroletnich badań nad wielostanową klasyfikacją spółek notowanych na GPW w Warszawie. W artykule zaprezentowano analizę wrażliwości algorytmów klasyfikacji na dobór różnych kombinacji atrybutów opisowych oraz wpływ różnej struktury prób atrybutów uczących, testujących oraz walidacyjnych na efektywność klasyfikacji. Problem ten jest często pomijany w publikacjach naukowych, choć sam algorytm procedury badawczej może mieć wpływ na otrzymywane wyniki. W badaniach wykorzystano sztuczne sieci neuronowe. O oryginalności pracy decyduje również dobór samej próby badawczej (dane do badania pochodzą ze sprawozdań finansowych rzeczywistych 286 przedsiębiorstw polskich z lat 2006-2007).(abstrakt oryginalny)
This aim of the article is presenting a selected aspect of a few years of research on multistate classification of companies listed on the Warsaw Stock Exchange. In the article, a sensitivity analysis of classification algorithms for the selection of different combinations of descriptive attributes and the impact of various attributes of the structure of learning і trials, testing and validation on the effectiveness of classification are presented. This problem is often overlooked in scientific publications, although the algorithm itself of the test procedure may influence the results obtained. In the studies, artificial neural networks are used. The originality of the work determines the selection of the sample test (the test data derived from actual accounts of 286 Polish companies from the years 2006-2007).(original abstract) - Dostępne w
- Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu - Pełny tekst
- Pokaż
- Bibliografia
-
- Aczel A.D., Statystyka w zarządzaniu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2007.
- Internetowy podręcznik statystyki, Statsoft Polska, dostępny w Internecie: http://www.statsoft.com.pl/ textbook/stathome stat.html?http://www.statsoft.com.pl/textbook/stneunet.html, 10.10.2009.
- Lepczyński В., Banki w ocenie agencji ratingowych, "Bank" 2001 nr 7-8.
- Markowska-Kaczmar U., Ekstrakcja reguł z sieci neuronowych podejście ewolucyjne, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2006.
- Stoch P., Zastosowanie narzędzi statystycznych i matematycznych metod sztucznej inteligencji do predykcji wystąpienia dysplazji oskrzelowo-płucnej u noworodków, praca doktorska, Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki, Kraków 2007.
- Trojczak-Golonka P., Stańczuk J., Zastosowanie sieci neuronowych w klasyfikacji obiektów ekonomicznych, [w:] Inżynieria wiedzy i systemy ekspertowe, red. A. Grzech, K. Juszczyszyn, H. Kwaśnicka, Ngoc Than Nguyc, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2009.
- Witkowska D., Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne - wybrane zagadnienia finansowe, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2002.
- Wprowadzenie do sieci neuronowych, Statsoft Polska, Kraków 2001.
- Cytowane przez
- ISSN
- 1899-3192
1505-9332 - Język
- pol
