TR모형-------Day two

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비모수접근----Trait Recognition TR모형

이론적으로는 충분한 부도 자료를 가자고 있는 경우 비모수 함수를 추정하여 부도현상을 연구할 수있을 것이다. 하지만 이러한 접근법은 은행수가 제한된 국내에서 적용하는 데는 많은 어려움을 가지고 있다. 다른 한편, 비모수적인 접근법인 일반적인 신경망 모형의 경우 학습 알고리즘(algorithm)이 안정화되기 위해서는 역시 많은 표본이 요구되어진다. 그러다 특성인식 모형은 부도를 결정짓는 특성을 기존 건전 및 부도은행만을 가지고서 생성할 수간의 상호작용을 반영하므로 적은 변수집합을 가지고 은행의 건전도를 평가할 수 있다. 구체적으로 특성인식모형은 다음과 같은 스텝으로 구성된다.
1. 각 변수가 갖는 분포의 영역경계점 선택
2. 선택된 변수를 이진문자로 표현
3. 각 은행의 특성행렬 구성
4. 좋은 특성과 나쁜 특성의 구별
5.투표행렬을 만들어 도산여부 예측

非模数接近------TR模型

理论上具有充足的资料时，以推定非模数函数的方法可以研究破产（倒闭）现状。但是，这种接近法在受到银行个数限制的韩国国内有较大困难。另一方面，非模数的接近法是一般神经网模型的情况下，为了学习算法的安全性，同样需要很多样本，但是，特征认识模型是决定破产特征现有的健全性和只有破产银行可以产生间的....（未完）

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关键词：Day two Recognition Algorithm cognition