European exchange trading funds trading with locally weighted support vector regression

In this paper, two different Locally Weighted Support Vector Regression (wSVR) algorithms are generated and applied to the task of forecasting and trading five European Exchange Traded Funds. The trading application covers the recent European Monetary Union debt crisis. The performance of the proposed models is benchmarked against traditional Support Vector Regression (SVR) models. The Radial Basis Function, the Wavelet and the Mahalanobis kernel are explored and tested as SVR kernels. Finally, a novel statistical SVR input selection procedure is introduced based on a principal component analysis and the Hansen, Lunde, and Nason (2011) model confidence test. The results demonstrate the superiority of the wSVR models over the traditional SVRs and of the v-SVR over the ε-SVR algorithms. We note that the performance of all models varies and considerably deteriorates in the peak of the debt crisis. In terms of the kernels, our results do not confirm the belief that the Radial Basis Function is the optimum choice for financial series

Feature selection in credit risk modeling: an international evidence

This paper aims to discover a suitable combination of contemporary feature selection techniques and robust prediction classifiers. As such, to examine the impact of the feature selection method on classifier performance, we use two Chinese and three other real-world credit scoring datasets. The utilized feature selection methods are the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), multivariate adaptive regression splines (MARS). In contrast, the examined classifiers are the classification and regression trees (CART), logistic regression (LR), artificial neural network (ANN), and support vector machines (SVM). Empirical findings confirm that LASSO’s feature selection method, followed by robust classifier SVM, demonstrates remarkable improvement and outperforms other competitive classifiers. Moreover, ANN also offers improved accuracy with feature selection methods; LR only can improve classification efficiency through performing feature selection via LASSO. Nonetheless, CART does not provide any indication of improvement in any combination. The proposed credit scoring modeling strategy may use to develop policy, progressive ideas, operational guidelines for effective credit risk management of lending, and other financial institutions. The finding of this study has practical value, as to date, there is no consensus about the combination of feature selection method and prediction classifiers

Klasifikasi Mahasiswa HER Berbasis Algoritma SVM dan Decision Tree

Mahasiswa di setiap perguruan tinggi dituntut untuk memperoleh pengetahuan dan keterampilan yang memenuhi syarat dengan prestasi akademik. Hasil dari pembelajaran mahasiswa didapat dari ujian teori dan praktek, setiap mahasiswa wajib menuntaskan nilai sesuai kriteria kelulusan minimum dari masing-masing dosen pengajar, jika dibawah batas minimum maka mahasiswa mengikuti her. Her adalah salah satu cara untuk menuntaskan kriteria kelulusan minimum. Mahasiswa yang mengikuti her setiap semesternya hampir mencapai angka yang relatif tinggi dari jumlah seluruh mahasiswa. Untuk mengurangi jumlah mahasiswa yang mengikuti her maka dibutuhkan sebuah metode yang dapat mengurangi hal tersebut, dengan metode Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree (DT). SVM dan DT adalah salah satu metode klasifikasi supervised learning. Oleh karena itu, dalam penelitian ini menggunakan SVM dan DT. SVM dapat menghilangkan hambatan pada data, memprediksi, mengklasifikasikan dengan sampling kecil dan dapat meningkatkan akurasi dan mengurangi kesalahan. Klasifikasi data siswa yang melakukan her/peningkatan dengan mengimprovisasi model kernel untuk visualisasi termasuk bar, histogram, dan sebaran begitu juga Decision Tree mempunyai kelebihan tersendiri. Dari hasil penelitian ini telah didapatkan akruasi dan presisi model DT lebih besar dibandingkan dengan SVM, akan tetapi untuk recall DT lebih kecil dibandingkan SVM. AbstractStudents in each tertiary institution are required to obtain knowledge and skills that meet the requirements with academic achievement. The results of student learning are obtained from the theory and practice exams, each student is required to complete grades according to the minimum graduation criteria of each teaching lecturer, if below the minimum limit then students take remedial. Remedial is one way to complete the minimum passing criteria. Students who take remedial every semester almost reach a relatively high number of the total number of students. To reduce the number of students who take remedial, a method that can reduce this is needed, with the Support Vector Machine (SVM) and Decision Tree (DT) methods. SVM and DT are one of the supervised learning classification methods. Therefore, in this study using SVM and DT. SVM can eliminate barriers to data, predict, classify with small sampling and can improve accuracy and reduce errors. Data classification of students who do remedial/improvements by improving the kernel model for visualization including bars, histograms, and distributions as well as the Decision Tree has its own advantages. From the results of this study it has been obtained that the accuracy and precision of DT models is greater than that of SVM, but for recall DT is smaller than SVM

Vibration Monitoring: Gearbox identification and faults detection

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Essays on Predictive Analytics in E-Commerce

Die Motivation für diese Dissertation ist dualer Natur: Einerseits ist die Dissertation methodologisch orientiert und entwickelt neue statistische Ansätze und Algorithmen für maschinelles Lernen. Gleichzeitig ist sie praktisch orientiert und fokussiert sich auf den konkreten Anwendungsfall von Produktretouren im Onlinehandel. Die “data explosion”, veursacht durch die Tatsache, dass die Kosten für das Speichern und Prozessieren großer Datenmengen signifikant gesunken sind (Bhimani and Willcocks, 2014), und die neuen Technologien, die daraus resultieren, stellen die größte Diskontinuität für die betriebliche Praxis und betriebswirtschaftliche Forschung seit Entwicklung des Internets dar (Agarwal and Dhar, 2014). Insbesondere die Business Intelligence (BI) wurde als wichtiges Forschungsthema für Praktiker und Akademiker im Bereich der Wirtschaftsinformatik (WI) identifiziert (Chen et al., 2012). Maschinelles Lernen wurde erfolgreich auf eine Reihe von BI-Problemen angewandt, wie zum Beispiel Absatzprognose (Choi et al., 2014; Sun et al., 2008), Prognose von Windstromerzeugung (Wan et al., 2014), Prognose des Krankheitsverlaufs von Patienten eines Krankenhauses (Liu et al., 2015), Identifikation von Betrug Abbasi et al., 2012) oder Recommender-Systeme (Sahoo et al., 2012). Allerdings gibt es nur wenig Forschung, die sich mit Fragestellungen um maschinelles Lernen mit spezifischen Bezug zu BI befasst: Obwohl existierende Algorithmen teilweise modifiziert werden, um sie auf ein bestimmtes Problem anzupassen (Abbasi et al., 2010; Sahoo et al., 2012), beschränkt sich die WI-Forschung im Allgemeinen darauf, existierende Algorithmen, die für andere Fragestellungen als BI entwickelt wurden, auf BI-Fragestellungen anzuwenden (Abbasi et al., 2010; Sahoo et al., 2012). Das erste wichtige Ziel dieser Dissertation besteht darin, einen Beitrag dazu zu leisten, diese Lücke zu schließen. Diese Dissertation fokussiert sich auf das wichtige BI-Problem von Produktretouren im Onlinehandel für eine Illustration und praktische Anwendung der vorgeschlagenen Konzepte. Viele Onlinehändler sind nicht profitabel (Rigby, 2014) und Produktretouren sind eine wichtige Ursache für dieses Problem (Grewal et al., 2004). Neben Kostenaspekten sind Produktretouren aus ökologischer Sicht problematisch. In der Logistikforschung ist es weitestgehend Konsens, dass die “letzte Meile” der Zulieferkette, nämlich dann wenn das Produkt an die Haustür des Kunden geliefert wird, am CO2-intensivsten ist (Browne et al., 2008; Halldórsson et al., 2010; Song et al., 2009). Werden Produkte retourniert, wird dieser energieintensive Schritt wiederholt, wodurch sich die Nachhaltigkeit und Umweltfreundlichkeit des Geschäftsmodells von Onlinehändlern relativ zum klassischen Vertrieb reduziert. Allerdings können Onlinehändler Produktretouren nicht einfach verbieten, da sie einen wichtigen Teil ihres Geschäftsmodells darstellen: So hat die Möglichkeit, Produkte zu retournieren positive Auswirkungen auf Kundenzufriedenheit (Cassill, 1998), Kaufverhalten (Wood, 2001), künftiges Kaufverhalten (Petersen and Kumar, 2009) und emotianale Reaktionen der Kunden (Suwelack et al., 2011). Ein vielversprechender Ansatz besteht darin, sich auf impulsives und kompulsives (LaRose, 2001) sowie betrügerisches Kaufverhalten zu fokussieren (Speights and Hilinski, 2005; Wachter et al., 2012). In gegenwärtigen akademschen Literatur zu dem Thema gibt es keine solchen Strategien. Die meisten Strategien unterscheiden nicht zwischen gewollten und ungewollten Retouren (Walsh et al., 2014). Das zweite Ziel dieser Dissertation besteht daher darin, die Basis für eine Strategie von Prognose und Intervention zu entwickeln, mit welcher Konsumverhalten mit hoher Retourenwahrscheinlichkeit im Vorfeld erkannt und rechtzeitig interveniert werden kann. In dieser Dissertation werden mehrere Prognosemodelle entwickelt, auf Basis welcher demonstriert wird, dass die Strategie, unter der Annahme moderat effektiver Interventionsstrategien, erhebliche Kosteneinsparungen mit sich bringt

Non-Metric Multi-Dimensional Scaling for Distance-Based Privacy-Preserving Data Mining

Recent advances in the field of data mining have led to major concerns about privacy. Sharing data with external parties for analysis puts private information at risk. The original data are often perturbed before external release to protect private information. However, data perturbation can decrease the utility of the output. A good perturbation technique requires balance between privacy and utility. This study proposes a new method for data perturbation in the context of distance-based data mining. We propose the use of non-metric multi-dimensional scaling (MDS) as a suitable technique to perturb data that are intended for distance-based data mining. The basic premise of this approach is to transform the original data into a lower dimensional space and generate new data that protect private details while maintaining good utility for distance-based data mining analysis. We investigate the extent the perturbed data are able to preserve useful statistics for distance-based analysis and to provide protection against malicious attacks. We demonstrate that our method provides an adequate alternative to data randomisation approaches and other dimensionality reduction approaches. Testing is conducted on a wide range of benchmarked datasets and against some existing perturbation methods. The results confirm that our method has very good overall performance, is competitive with other techniques, and produces clustering and classification results at least as good, and in some cases better, than the results obtained from the original data