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标题：Extreme Learning Machine to Analyze the Level of Default in Spanish Deposit Institutions
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作者：Teresa Montero-Romero ; María del Carmen López-Martín ; David Becerra-Alonso 等
期刊名称：Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa
印刷版ISSN：1886-516X
电子版ISSN：1886-516X
出版年度：2012
卷号：13
页码：3-23
语种：English
出版社：Universidad Pablo de Olavide
摘要：La morosidad en las entidades financieras es un dato muy importante de la actividad de estas instituciones pues permite conocer el nivel de riesgo asumido por éstas. Esto a su vez explica la creciente atención otorgada a esta variable, especialmente en los últimos años de crisis. Este artículo presenta un método para estimar el nivel de la tasa de morosidad por medio de un modelo no lineal de¯nido por la red neuronal Multilayer Perceptron (MLP) entrenada con una nueva metodología llamada Extreme Learning Machine (ELM). Los resultados experimentales son prometedores, mostrando un buen resultado si se compara con el modelo MLP entrenado con el algoritmo de Leverberg-Marquard.
其他摘要：The level of default in financial institutions is a key piece of information in the activity of these organizations and reveals their level of risk. This in turn explains the growing attention given to variables of this kind, during the crisis of these last years. This paper presents a method to estimate the default rate using the non-linear model defined by standard Multilayer Perceptron (MLP) neural networks trained with a novel methodology called Extreme Learning Machine (ELM). The experimental results are promising, and show a good performance when comparing the MLP model trained with the Leverberg-Marquard algorithm.
关键词：Nivel de morosidad; instituciones financieras; redes neuronales; Extreme Learning Machine.
其他关键词：Level of default; financial institutions; neural networks; Extreme Learning Machine.