一种结合金融领域本体与关联规则挖掘算法的破产预测商业智能模型
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2011-09-07 v1
摘要
如今，在每个组织中，财务分析都为理解和评估业务运营结果、反映企业经营状况提供了基础。这意味着组织可以控制主要与公司财务相关的运营活动。实现这一目标的方法之一便是破产预测分析。本文通过分析企业财务报表的语义，从组织的财务信息中构建了一个本体模型。Altman Z-score 模型是最佳的破产预测模型之一，该方法利用财务比率来预测破产。从财务本体模型出发，利用数据挖掘算法发现财务数据之间的关系。通过将金融领域本体模型与关联规则挖掘算法及 Z-score 模型相结合，开发出一种新的商业智能模型来预测破产。
引用
@article{arxiv.1109.1087,
title = {A Business Intelligence Model to Predict Bankruptcy using Financial Domain Ontology with Association Rule Mining Algorithm},
author = {A. Martin and M. Manjula and Dr. V. Prasanna Venkatesan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1109.1087},
year = {2011}
}
备注
Bankruptcy, Financial domain Ontology, Data Mining, Z-Score Model, Business Intelligence, Altman Bankruptcy model