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基于贝叶斯组合分类的SME信贷违约预判模型

2010-09-30分类号:F832.4;F224

【作者】高鹏  谢忠秋  王志华  
【部门】江苏技术师范学院经济管理学院  
【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。
【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
【基金】江苏省软科学研究基金资助项目(BR2008017)
【所属期刊栏目】统计与决策
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