基于贝叶斯界定折叠法的小企业信用评分模型研究

发布时间：2018-03-27 15:46

  本文选题：拒绝推论　切入点：贝叶斯界定折叠法　出处：《管理工程学报》2015年04期

【摘要】：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。
[Abstract]:Aiming at the problem of sample selection deviation in the evolution of credit scoring model of small enterprises, this paper introduces the idea of rejection inference. The Bayesian definition folding method is used to solve the problem of loss of classification ability of small business credit scoring model caused by biased sample effectively. This method avoids the iterative problem in biased sample sampling analysis and the convergence problem in random method. It also provides a deterministic analysis method which can reduce the forecasting cost of conditional distribution and marginal distribution of data sets. The empirical results show that the Bayesian defined folding method is based on the assumption that the sample selection rate is 20% and 40% respectively. It has great contribution to sample filling rate and model classification ability and has strong robustness. It is an effective way to solve the problem of sample selection deviation in the absence of non-random data mechanism.
【作者单位】： 中南大学商学院;湖南农业大学商学院;
【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)
【分类号】：F276.3;F832.4

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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