CASCOR

AcronymDefinition
CASCORCasualty Correction
CASCORCasualty Corrected Report
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La red CASCOR combina dos ideas basicas: la primera es la arquitectura en cascada, donde se adiciona de a una neurona oculta, y sus pesos no se cambian una vez ha sido anadida; y el segundo es el aprendizaje incremental o constructivo, que se refiere a como las nuevas neuronas ocultas son creadas, donde por cada nueva neurona oculta, el algoritmo maximiza la correlacion entre la nueva neurona y el error residual de la red, es decir, las neuronas ocultas se adicionan tratando de reducir el error hasta que su rendimiento es satisfactorio.
Sin embargo, como en otros modelos, las redes CASCOR pueden adolecer de sobreajuste, debido basicamente a dos causas: la primera esta relacionada con el tamano optimo de la red; la segunda, con la existencia de datos extremos (outliers) en el conjunto de entrada; esto hace que la varianza de los parametros de la red sea alta.
Si bien, la efectividad de las estrategias de regularizacion mencionadas ha sido probada en diferentes ambitos, no se ha evaluado su desempeno en redes CASCOR.
PROTOCOLO PARA LA ESPECIFICACION DE REDES CASCOR Y EL CONTROL DEL SOBREAJUSTE
A continuacion se presenta el protocolo seguido para la especificacion de redes CASCOR en la prediccion de series de tiempo.
2.2 Seleccion de neuronas ocultas y entradas, y regularizacion de redes CASCOR
To implement the Cascor neural network, the software NeuralWorks Professional |TM~ II/PLUS (Neural Computing |24~) was used.
Although a detailed explanation of the mathematics of Cascor's learning process is beyond the scope of this paper, a general, somewhat intuitive explanation is certainly desirable.
Our research builds and tests four Cascor models for predicting financial distress.
We also built four MDA models, again based on Altman's Z score ratios and using the same data as the Cascor models, to serve as benchmarks to compare with our neural network approach to the pattern-classification of healthy and distressed firms.
Using the training sets, the Cascor software determined a unique NN for each year.
Panels A and B of Exhibit 5 compare the classification test results of Cascor and MDA.