【摘 要】
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本文运用数据包络分析(DEA)方法对中国商业银行的竞争力水平进行测度,以此作为状态指标变量,并基于非均衡商业银行样本视角,将计算机科学的ADASYN和Balance Cascade两种非均
【机 构】
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西南交通大学经济管理学院,成都理工大学商学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“碳无形资产视角下的企业低碳竞争力系统评价研究”(项目编号:70671085);成都市科技计划项目“多目标视角下创新型城市建设中节能减排政策体系的系统评价研究”(项目编号:7RKYB009ZF-010)
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本文运用数据包络分析(DEA)方法对中国商业银行的竞争力水平进行测度,以此作为状态指标变量,并基于非均衡商业银行样本视角,将计算机科学的ADASYN和Balance Cascade两种非均衡样本处理方法与SVM人工智能方法相结合,构建ADASYN-Balance Cascade-SVM智能模型,进而与传统的SVM、ADASYN-SVM、BalanceCascade-SVM以及ADASYN-Balance Cascade-BPNN模型进行对比研究。实证研究结果表明,非均衡样本处理方法能够有效地解决商业银行的非均衡样本问题,同时,与其余预测模型相比,ADASYN-Balance Cascade-SVM模型具有最为优越的预测性能。
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