Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://dspace.tneu.edu.ua/handle/316497/31561
Назва: Classification of Domestic and Foreign Commercial Banks in Turkey Based on Financial Performances Using Linear Discriminant Analysis, Logistic Regression and Artificial Neural Network Models
Автори: Turkan, Semra
Polat, Esra
Gunay, Suleyman
Ключові слова: Linear Discriminant Analysis
Logistic Regression
Artificial Neural Network
Дата публікації: 2012
Видавництво: TNEU
Бібліографічний опис: Turkan, S. Classification of Domestic and Foreign Commercial Banks in Turkey Based on Financial Performances Using Linear Discriminant Analysis, Logistic Regression and Artificial Neural Network Models [Text] / Semra Turkan, Esra Polat, Suleyman Gunay // Journal of european economy. - 2012. - Vol. 11, Special iss. - Р. 462-475.
Короткий огляд (реферат): The Data Mining (DM) techniques of linear discriminant analysis (LDA), logistic regression (LR) and artificial neural network (ANN) models are among the multivariate techniques used for predicting the predefined class membership of dependent variables. Hence, the aim of this study is to discuss and illustrate LDA, stepwise LDA, LR, forward LR and four types ANNs and compare these models’ correct classification ability. For this purpose, the data of commercial banks operating in Turkey in two pre-defined groups, namely domestic and for- eign banks, is used. In this study, the classification performance of ANN models against to LDA and LR is investigated. The ability of these classification methods in classifying the banks correctly is compared in terms of correct classification rates. As the results reveal that ANN (ANN-Prune) outperforms LDA and LR in terms of bank classification accuracy and thus, provide an effective alternative for implementing bank classification.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://dspace.tneu.edu.ua/handle/316497/31561
Розташовується у зібраннях:Журнал європейської економіки Том 11 Спецвипуск 2012

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Turkan.pdf193.85 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.