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稳健主成分法改进及其在金融风险识别中的应用
【摘要】 以DDC算法和CH算法作为联合稳健工具，构造稳健主成分法DCHPCA。模拟实验结果说明，较之按比例直接删除被标记离群样本，仅对剩余“干净”样本展开分析的传统非概率线性稳健主成分法，DCHPCA法可以充分提取数据矩阵中非离群数据格包含的信息，比CPCA、ROBPCA法具有更强的格离群稳健性；在根据研究需要调整主成分个数时，DCHPCA法相比于DDCPCA法能够保证计算所得主成分的一致性；将DCHPCA法应用于金融风险识别过程，较之CPCA、ROBPCA、DDCPCA等方法，能够更有效识别出退市股票，达到较为理想的金融风险识别效果，有助于实现金融风险的精准防控。
【基金】 江苏高校哲学社会科学研究重大项目“互联网金融背景下绿色金融信息的传播机理与风险防范研究”(2021SJZDA139);江苏大学学生科研立项项目“稳健稀疏主成分法改进及其在综合评价中的应用研究”(Y21C017)
- 【文献出处】 经营与管理 ,Management and Administration , 编辑部邮箱 ,2025年08期
- 【分类号】F832;F224
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