【摘要】因变量非随机缺失是指样本中因变量的缺失机制与其自身特征高度相关,由于样本缺失具有选择性而不再适合推断总体特征。文章借鉴非随机缺失数据均值泛函估计的思想,运用基于指数倾斜的半参数模型解决非随机缺失样本的二分类问题,结合8类因变量缺失情形进行数值模拟研究,将半参数模型对非随机缺失样本的分类效果与Logit模型、SVM模型、决策树模型进行比较,实证结果表明,半参数方法的分类效果具有明显优势。