本文關(guān)鍵詞： 支持向量機(jī) 后驗(yàn)概率 正態(tài)分布 貝葉斯規(guī)則 組合預(yù)測(cè) 中小企業(yè)信貸違約　出處：《統(tǒng)計(jì)與決策》2010年18期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：文章針對(duì)現(xiàn)有的大部分單一分類器預(yù)測(cè)精度不高,且具有一定限制條件的弱點(diǎn),提出了應(yīng)用組合分類模型對(duì)中小企業(yè)信貸違約預(yù)判的方法。以調(diào)整的SVM后驗(yàn)概率分類器和多維正態(tài)分布概率分類器為基本模型,構(gòu)建了基于貝葉斯規(guī)則動(dòng)態(tài)分配權(quán)重的組合分類模型,并把它應(yīng)用于中小企業(yè)信貸違約預(yù)判。結(jié)果表明,該模型克服了普通組合預(yù)測(cè)模型權(quán)重分配固定的弱點(diǎn),可獲得較高的穩(wěn)健性和分類精度。
[Abstract]:In this paper, the prediction accuracy of most of the existing single classifiers is not high, and there are some limitations. This paper puts forward a method of applying combination classification model to predict the credit default of small and medium-sized enterprises, taking the adjusted SVM posteriori probability classifier and the multidimensional normal distribution probability classifier as the basic models. A combination classification model based on Bayesian rules is constructed and applied to the prediction of SME credit default. The results show that the model overcomes the weakness of fixed weight distribution in the ordinary combination forecasting model. Higher robustness and classification accuracy can be obtained.
【作者單位】： 江蘇技術(shù)師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：江蘇省軟科學(xué)研究基金資助項(xiàng)目(BR2008017)
【分類號(hào)】：F832.4;F224
【正文快照】： 0引言扶持和發(fā)展中小企業(yè)(SME),是近年來各國(guó)政府、經(jīng)濟(jì)學(xué)界普遍關(guān)注的一個(gè)熱點(diǎn)。然而,融資難一直是我國(guó)中小企業(yè)發(fā)展的瓶頸,而中小企業(yè)信貸違約率偏高是造成我國(guó)中小企業(yè)融資難的重要原因之一。有統(tǒng)計(jì)表明,我國(guó)中小企業(yè)不良貸款率達(dá)到6%,對(duì)金融機(jī)構(gòu)造成的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于大企業(yè)

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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3 郭N，

本文編號(hào)：1484401