【摘 要】
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文章构建了衍生金融工具风险预测的AdaBoost组合算法的单属性测试和决策树模型；详细论述了单属性测试和决策树与AdaBoost算法的分类器组合机制，同时界定了12个风险检测变量指标
【机 构】
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山东大学经济学院,山东科技大学经济管理学院
【基金项目】
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教育部人文社科基金资助项目(10YJCZH218);山东省自然科学基金资助项目(ZR2009HQ001)
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文章构建了衍生金融工具风险预测的AdaBoost组合算法的单属性测试和决策树模型；详细论述了单属性测试和决策树与AdaBoost算法的分类器组合机制，同时界定了12个风险检测变量指标，运用252个我国上市公司作为初始样本，分别进行了一年、两年和三年的26次衍生金融工具风险预测的AdaBoost组合算法的单属性测试（sAT），AdaBoost组合算法的决策树（DT）、单决策树和单支持向量机（SVM）实验，结果表明，基于AdaBoost组合算法的衍生金融工具风险预测模型可以对公司衍生金融工具风险进有效的预测。
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