کارایی شبکه های عصبی، رگرسیون لجستیک و تحلیل تمایزی در پیش بینی نکول

مدل های آماری مختلفی برای پیش بینی و طبقه بندی در علوم وجود دارد. روش-های آماری و اقتصادسنجی نظیر رگرسیون، تحلیل تمایزی، سری های زمانی، رده بندی و دیگر روش ها، بر اساس متغیرها و اطلاعات موجود برای پیش بینی و طبقه بندی یک موضوع خاص به کار می روند. مدل های آماری متاثر از مفروضات و محدودیت های زیادی هستند، بدین لحاظ اخیرا شبکه های عصبی به عنوان شیوه ی نوین پیش بینی به دلیل عدم نیاز به فروض و محدودیت ها در توزیع داده ها وکارایی بالاتر آن مورد توجه ویژه قرار گرفته است. هدف از این مقاله مقایسه ی توانایی مدل های شبکه ی عصبی مصنوعی با رگرسیون لجستیک و تحلیل تمایزی برای پیش بینی ریسک نکول است. با استفاده از اطلاعات 23801 قرارداد لیزینگ و انتخاب متغیرهای مدت قرارداد، مبلغ قرارداد، نوع صنعت، نوع قرارداد، نوع تضمین و خط مشی و سیاست اعتباری به عنوان متغیرهای پیش بین مدل های رگرسیون لجستیک، تحلیل تمایزی و شبکه ی عصبی برازش شد. از تحلیل راک و مقایسه ی صحت طبقه بندی برای مقایسه ی قدرت پیش بینی مدل ها استفاده شد. نتایج حاکی از معنی دار بودن متغیرهای فوق در پیش بینی نکول بوده و مقایسه ی قدرت پیش بینی مدل ها موید برتری شبکه های عصبی نسبت به رگرسیون لجستیک و تحلیل تمایزی است.