英文标题：
《RELARM: A rating model based on relative PCA attributes and k-means
clustering》
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作者：
Elnura Irmatova
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最新提交年份：
2016
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英文摘要：
Following widely used in visual recognition concept of relative attributes, the article establishes definition of the relative PCA attributes for a class of objects defined by vectors of their parameters. A new rating model (RELARM) is built using relative PCA attribute ranking functions for rating object description and k-means clustering algorithm. Rating assignment of each rating object to a rating category is derived as a result of cluster centers projection on the specially selected rating vector. Empirical study has shown a high level of approximation to the existing S & P, Moody\'s and Fitch ratings.
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中文摘要：
根据视觉识别中广泛使用的相对属性概念，针对一类由参数向量定义的对象，建立了相对PCA属性的定义。利用相对PCA属性排序函数描述评分对象，结合k均值聚类算法，建立了一种新的评分模型RELAM。每个评级对象对一个评级类别的评级分配是通过聚类中心在特别选择的评级向量上的投影得到的。实证研究表明，与标准普尔、穆迪和惠誉的现有评级高度接近。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：Computational Finance 计算金融学
分类描述：Computational methods, including Monte Carlo, PDE, lattice and other numerical methods with applications to financial modeling
计算方法，包括蒙特卡罗，偏微分方程，格子和其他数值方法，并应用于金融建模
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一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：Risk Management 风险管理
分类描述：Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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一级分类：Statistics 统计学
二级分类：Applications 应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
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