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[期刊] 统计与决策  [作者] 徐少锋  
随着我国经济的快速发展以及扩大内需战略方针的确立,商业银行等金融机构不断扩大信用规模,同时它们也面临着日益严重的信用风险尤其是个人信用风险。利用FISHER判别分析建立判别函数对个人信用进行评估,是一种有效的信用风险管理方法。本文以FISHER判别分析为出发点,对个人信用进行实证评估,探讨了该法的现实有效性。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 姜明辉  王雅林  赵欣  黄伟平  
本文阐述了k 近邻判别分析法的基本思想 ,对该方法运用于个人信用评估的适用性进行了分析 ,通过确定相应的评估指标体系 ,建立了基于k 近邻判别分析法的个人信用评估模型 ,使用一个小样本集数据对模型进行了应用 ,对模型应用中需要注意的问题进行了分析。
[期刊] 林业经济  [作者] 翟东升  曹运发  
以我国上市公司为研究对象,运用统计方法选取有效建模变量,建立了Fisher判别分析预测模型,对上市公司的信用状况进行了实证分析。研究结果显示该模型总的判别准确率为90.38%,与国内已有的研究成果相比有较高的判别准确性,对于证券投资者和分析人员在现有的条件下运用现代信用风险度量模型具有重要的应用价值。
[期刊] 财经研究  [作者] 施锡铨  邹新月  
企业信用风险的评估一直是金融经济学理论与实务界关注和探讨的问题。能否判别上市公司信用风险程度 ,意味着能否依据公开披露的信息准确地评价一个企业的信用情况 ,本文采用典型判别分析法对我国A股市场 1999年至 2 0 0 0年 9月间部分上市公司的信用状况进行了实证分析和检验。分析结果显示 ,所得到的典型判别模型对我国证券市场的信用情况有较强的解释能力。
[期刊] 技术经济与管理研究  [作者] 王乃静  油永华  
本文以100家上市公司综合财务数据为样本数据,采用主成分分析和Fisher判别分析方法,建立模型,对企业的信用风险进行分析评价,为债权人、投资者和交易方提供决策依据。
[期刊] 统计与决策  [作者] 姬楠楠  马江洪  
为有效解决存在异常数据时传统Fisher判别分析(FDA)方法误判率高的问题,文章提出了一个简单而稳健的FDA方法。该方法首先用最小协方差行列式(MCD)稳健估计技术获得稳健的样本均值和协方差估计;然后再用FDA进行判别分析。为验证方法的有效性,文章将此方法应用于我国上市公司财务困境的预测问题。实证研究表明,在没有异常值的情况下,基于MCD的稳健FDA判别和传统的FDA判别结果基本一致;而在有异常值的情况下,新方法明显优于传统的FDA,不仅可有效抵御异常数据的干扰,而且仍保持较低的误判率。
[期刊] 统计与决策  [作者] 周洪力  董景荣  
本文采用多元统计方法中的fisher判别法,对重庆市有影响的几家上市公司与沪深300板块的相关公司进行对比分析,期望得出重庆市内上市公司的投资机会。研究中我们发现Fisher判别法在分析上市公司状况时是一种很有效的方法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 童恒庆,林卉  
[期刊] 统计与决策  [作者] 潘劲松  
判别分析是一种在各种领域都有广泛应用的统计判别与分组的技术方法,文章对距离判别分析进行了具体的介绍,然后应用其解决实际问题。
[期刊] 现代管理科学  [作者] 安起光  于晓静  
商业银行信用风险评估的文献大多是将财务比率作为自变量建立模型,判别信息存在一定的滞后性。文章将财务比率与证券市场数据结合起来,增加了基于KMV模型,利用证券市场数据计算的违约距离作为Fi sher判别函数新的自变量,建立Fi sher判别函数,然后运用模型对总样本和检验样本进行实证分析,结果表明加入违约距离,将财务比率与证券市场结合的信用风险判别模型既能反映上市公司的历史财务状况,亦能反映现实市场变化情况,从而提高了商业银行预警信用风险的准确度。
[期刊] 中国农业科学  [作者] 王娜  王克如  谢瑞芝  赖军臣  明博  李少昆  
【目的】利用计算机视觉技术实现玉米叶部病害的自动识别诊断。【方法】在大田开放环境下采集病害图像样本,综合应用基于H阈值分割、迭代二值化、图像形态学运算、轮廓提取等算法处理病害图像,抽取病斑,提取病害图像的纹理、颜色、形状等特征向量,采用遗传算法优化选择出分类特征,并利用费歇尔判别法识别普通锈病、大斑病和褐斑病3种玉米叶部病害。【结果】研究中提取了墒、相关信息测度、分形维数、H值、Cb值、颜色矩、病斑面积、圆度、形状因子等28个特征向量,利用遗传算法优选出H值、颜色矩、病斑面积、形状因子等4个独立、稳定性好、分类能力强的特征向量,应用费歇尔判别分析法识别病害,准确率达到90%以上。【结论】综合运...
[期刊] 统计与决策  [作者] 朱德刚  夏业茂  
当检验数据中包含有新的类别时,传统判别分析方法所构造的分类器,无法识别这些新类别,只能将检验数据划分到学习阶段所遇到的已知类别当中,分类正确率较低。为克服这一缺陷,文章引入一种基于混合模型的动态判别分析方法,可自适应调整原有的分类器,使之能够发现新类别,并显著提高分类正确率。一个实际数据的分类结果验证了该方法的有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 米帅军  习勤  
判别分析是多元统计分析的三大支柱之一。传统的判别分析方法,如距离判别法、贝叶斯判别法、费希尔判别法等在判别分析中误判率较高,因此有必要引入概率神经网络(PNN)进行判别分析。文章对传统判别方法的基本思想与假设条件及PNN的建模机制与判别原理进行了介绍;用两个案例比较了常用判别分析与PNN判别分析的效率。
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