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상관관계 기반에 의한 특성선택 기법을 활용한 신용등급 요인 분석 - 코스피 상장 제조업 기업을 중심으로
분야 공학 > 로봇
저자 남윤창 이건창
발행기관 한국컴퓨터정보학회
간행물정보 한국컴퓨터정보학회논문지 2016년, 한국컴퓨터정보학회 논문지 제21권 제4호, 63page~71page(총9page)
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목차
부제 : Analyzing empirical performance of correlation based feature selection with company credit rank score dataset - Emphasis on KOSPI manufacturing companies -
Abstract
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme and Analysis Result
IV. Concluding Remarks
REFERENCES
 
 
영문초록
This paper is about applying efficient data mining method which improves the score calculation and proper building performance of credit ranking score system. The main idea of this data mining technique is accomplishing such objectives by applying Correlation based Feature Selection which could also be used to verify the properness of existing rank scores quickly. This study selected 2047 manufacturing companies on KOSPI market during the period of 2009 to 2013, which have their own credit rank scores given by NICE information service agency. Regarding the relevant financial variables, total 80 variables were collected from KIS-Value and DART (Data Analysis, Retrieval and Transfer System). If correlation based feature selection could select more important variables, then required information and cost would be reduced significantly. Through analysis, this study show that the proposed correlation based feature selection method improves selection and classification process of credit rank system so that the accuracy and credibility would be increased while the cost for building system would be decreased.
 
 
credit rating system, Ordinal Logistic regression, Correlation based Feature Selection, KOSPI
 
 
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