Adaptive fuzzy rule-based systems for credit rating analysis
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25410%2F10%3A39881987" target="_blank" >RIV/00216275:25410/10:39881987 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Adaptive fuzzy rule-based systems for credit rating analysis
Popis výsledku v původním jazyce
The paper presents an analysis of credit rating process by using adaptive fuzzy rule-based systems. First, previous studies in credit rating analysis are reviewed. The disadvantage of the models used in these studies consists in the fact that it is difficult to extract understandable knowledge from them. This problem appears to be crucial also because the use of natural language is typical for the credit rating process. It can be solved by using fuzzy logic, enabling its user to model the meaning of natural language words. The model includes data pre-processing, the selection process of input variables, and the design of various adaptive fuzzy rule-based systems for classification. The selection of input variables is realized using genetic algorithms.The objective of this process is to select only significant variables in order to improve the performance of adaptive fuzzy rule-based systems. Input variables are extracted from financial statements and capital markets in line with previ
Název v anglickém jazyce
Adaptive fuzzy rule-based systems for credit rating analysis
Popis výsledku anglicky
The paper presents an analysis of credit rating process by using adaptive fuzzy rule-based systems. First, previous studies in credit rating analysis are reviewed. The disadvantage of the models used in these studies consists in the fact that it is difficult to extract understandable knowledge from them. This problem appears to be crucial also because the use of natural language is typical for the credit rating process. It can be solved by using fuzzy logic, enabling its user to model the meaning of natural language words. The model includes data pre-processing, the selection process of input variables, and the design of various adaptive fuzzy rule-based systems for classification. The selection of input variables is realized using genetic algorithms.The objective of this process is to select only significant variables in order to improve the performance of adaptive fuzzy rule-based systems. Input variables are extracted from financial statements and capital markets in line with previ
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
AE - Řízení, správa a administrativa
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GP402%2F09%2FP090" target="_blank" >GP402/09/P090: Modelování místních financí metodami výpočetní inteligence</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of International Conference Mathematical Methods in Economics - Vol. I
ISBN
978-80-7394-218-2
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
—
Název nakladatele
Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích
Místo vydání
České Budějovice
Místo konání akce
České Budějovice
Datum konání akce
8. 9. 2010
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—