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非参数下贝叶斯判别与聚类分析的信用指标筛选模型
被引量：
8
1
作者
刘雨萌
李战江
尹伟
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第22期5-10,共6页
文章通过非参数贝叶斯判别对所有信用指标进行第一轮筛选,通过非参数聚类方法对保留的信用指标进行第二轮筛选,提供了一套指标分布未知下筛选信用评价指标的非参数方法,并以某商业银行的860个企业信贷数据为样本进行了应用分析。其要点...
文章通过非参数贝叶斯判别对所有信用指标进行第一轮筛选,通过非参数聚类方法对保留的信用指标进行第二轮筛选,提供了一套指标分布未知下筛选信用评价指标的非参数方法,并以某商业银行的860个企业信贷数据为样本进行了应用分析。其要点一是通过非参数核密度分布函数构建违约客户与非违约客户的二分类贝叶斯判别模型,删除判别精度影响度大于等于0的信用指标,保留判别精度影响度小于0的信用指标。二是通过非参数聚类将保留的指标聚为19类,在聚为一类的指标中保留判别精度影响度比重最大的信用指标,最终构建具有显著信用判别能力且信息不重复的指标体系。实证结果表明,最终构建的20个指标的企业信用评价指标体系符合5C要素模型。最终构建指标的判别精度高于全部指标判别精度3个百分点。
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关键词
信用评价
指标筛选
非参数贝叶斯判别
非
参数
聚类
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职称材料
题名
非参数下贝叶斯判别与聚类分析的信用指标筛选模型
被引量：
8
1
作者
刘雨萌
李战江
尹伟
机构
内蒙古农业大学经济管理学院
内蒙古银监局
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第22期5-10,共6页
基金
国家自然科学基金重点项目(71731003)
中国博士后科学基金资助项目(2015M582746XB)
内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2016MS0714)
文摘
文章通过非参数贝叶斯判别对所有信用指标进行第一轮筛选,通过非参数聚类方法对保留的信用指标进行第二轮筛选,提供了一套指标分布未知下筛选信用评价指标的非参数方法,并以某商业银行的860个企业信贷数据为样本进行了应用分析。其要点一是通过非参数核密度分布函数构建违约客户与非违约客户的二分类贝叶斯判别模型,删除判别精度影响度大于等于0的信用指标,保留判别精度影响度小于0的信用指标。二是通过非参数聚类将保留的指标聚为19类,在聚为一类的指标中保留判别精度影响度比重最大的信用指标,最终构建具有显著信用判别能力且信息不重复的指标体系。实证结果表明,最终构建的20个指标的企业信用评价指标体系符合5C要素模型。最终构建指标的判别精度高于全部指标判别精度3个百分点。
关键词
信用评价
指标筛选
非参数贝叶斯判别
非
参数
聚类
Keywords
credit rating
index screening
nonparametric Bayesian discriminant
nonparametric cluster
分类号
F832.42 [经济管理—金融学]
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
非参数下贝叶斯判别与聚类分析的信用指标筛选模型
刘雨萌
李战江
尹伟
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018
8
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