基于Fisher判别法的金属矿山投资风险评价

来源期刊：有色金属工程2017年第4期

论文作者：胡修壹 史秀志 周健 邱贤阳 许洁

文章页码：83 - 87

关键词：金属矿山;矿山投资;风险评价;预测;Fisher判别分析;

摘    要：传统的金属矿山投资风险评价方法具有程序复杂、推理速度慢、精度较低等问题。根据金属矿山投资实际情况,综合考虑投资的地质、生产、市场、社会和管理风险,应用Fisher判别理论,选取13项投资风险评价指标作为判别因子,建立金属矿山投资风险评价的Fisher判别分析(FDA)模型。将定量化处理后的18组金属矿山投资风险实际数据作为训练样本并进行回判估计检验,误判率为0。将4组未参加训练的数据作为预测样本输入模型测试,预测结果与矿山实际投资风险情况相符。结果表明,该模型回代估计的误判率低,预测精度高,可为金属矿山投资风险评价提供一条新的途径。