基于贝叶斯组合分类的SME信贷违约预判模型

发布时间：2018-02-02 11:29

  本文关键词： 支持向量机 后验概率 正态分布 贝叶斯规则 组合预测 中小企业信贷违约　出处：《统计与决策》2010年18期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文章针对现有的大部分单一分类器预测精度不高,且具有一定限制条件的弱点,提出了应用组合分类模型对中小企业信贷违约预判的方法。以调整的SVM后验概率分类器和多维正态分布概率分类器为基本模型,构建了基于贝叶斯规则动态分配权重的组合分类模型,并把它应用于中小企业信贷违约预判。结果表明,该模型克服了普通组合预测模型权重分配固定的弱点,可获得较高的稳健性和分类精度。
[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.
【作者单位】： 江苏技术师范学院经济管理学院;
【基金】：江苏省软科学研究基金资助项目(BR2008017)
【分类号】：F832.4;F224
【正文快照】： 0引言扶持和发展中小企业(SME),是近年来各国政府、经济学界普遍关注的一个热点。然而,融资难一直是我国中小企业发展的瓶颈,而中小企业信贷违约率偏高是造成我国中小企业融资难的重要原因之一。有统计表明,我国中小企业不良贷款率达到6%,对金融机构造成的影响远远高于大企业

【参考文献】

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【共引文献】

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3 郭N，

本文编号：1484401