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基于贝叶斯界定折叠法的小企业信用评分模型研究
被引量：
5
1
作者
邓超
胡梅梅
曾文潮
《管理工程学报》
CSSCI
北大核心
2015年第4期162-170,共9页
本文针对小企业信用评分模型演化过程中出现的样本选择偏差问题,引入拒绝推论的思想,利用贝叶斯界定折叠法有效解决因样本有偏引起的小企业信用评分模型分类能力丧失问题,该方法避免了有偏样本抽样分析中出现的迭代问题和随机方法中出...
本文针对小企业信用评分模型演化过程中出现的样本选择偏差问题,引入拒绝推论的思想,利用贝叶斯界定折叠法有效解决因样本有偏引起的小企业信用评分模型分类能力丧失问题,该方法避免了有偏样本抽样分析中出现的迭代问题和随机方法中出现的收敛问题,并提供一种可以降低数据集条件分布和边际分布预测成本的确定性分析方法。实证结果表明,贝叶斯界定折叠法在样本筛选率分别为20%和40%的假设下,对样本填补率和模型分类能力均有较大贡献,具有较强的稳健性,是在非随机数据缺失机制下解决样本选择偏差问题的有效途径。
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关键词
拒绝推论
贝叶斯界定折叠法
信用评分模型
小企业
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题名
基于贝叶斯界定折叠法的小企业信用评分模型研究
被引量：
5
1
作者
邓超
胡梅梅
曾文潮
机构
中南大学商学院
湖南农业大学商学院
出处
《管理工程学报》
CSSCI
北大核心
2015年第4期162-170,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(71173241)
教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(CET-10-0830)
教育部人文社科基金资助项目(12YJC790065)
文摘
本文针对小企业信用评分模型演化过程中出现的样本选择偏差问题,引入拒绝推论的思想,利用贝叶斯界定折叠法有效解决因样本有偏引起的小企业信用评分模型分类能力丧失问题,该方法避免了有偏样本抽样分析中出现的迭代问题和随机方法中出现的收敛问题,并提供一种可以降低数据集条件分布和边际分布预测成本的确定性分析方法。实证结果表明,贝叶斯界定折叠法在样本筛选率分别为20%和40%的假设下,对样本填补率和模型分类能力均有较大贡献,具有较强的稳健性,是在非随机数据缺失机制下解决样本选择偏差问题的有效途径。
关键词
拒绝推论
贝叶斯界定折叠法
信用评分模型
小企业
Keywords
reject inference
bound and collapse Bayesian inference
credit scoring model
small business
分类号
F832.42 [经济管理—金融学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于贝叶斯界定折叠法的小企业信用评分模型研究
邓超
胡梅梅
曾文潮
《管理工程学报》
CSSCI
北大核心
2015
5
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