本文選題：拒絕推論　切入點：貝葉斯界定折疊法　出處：《管理工程學(xué)報》2015年04期

【摘要】：本文針對小企業(yè)信用評分模型演化過程中出現(xiàn)的樣本選擇偏差問題,引入拒絕推論的思想,利用貝葉斯界定折疊法有效解決因樣本有偏引起的小企業(yè)信用評分模型分類能力喪失問題,該方法避免了有偏樣本抽樣分析中出現(xiàn)的迭代問題和隨機方法中出現(xiàn)的收斂問題,并提供一種可以降低數(shù)據(jù)集條件分布和邊際分布預(yù)測成本的確定性分析方法。實證結(jié)果表明,貝葉斯界定折疊法在樣本篩選率分別為20%和40%的假設(shè)下,對樣本填補率和模型分類能力均有較大貢獻,具有較強的穩(wěn)健性,是在非隨機數(shù)據(jù)缺失機制下解決樣本選擇偏差問題的有效途徑。
[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.
【作者單位】： 中南大學(xué)商學(xué)院;湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)商學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(71173241) 教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃資助項目(CET-10-0830) 教育部人文社科基金資助項目(12YJC790065)
【分類號】：F276.3;F832.4

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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1 朱艷敏;基于信用評分模型的小微企業(yè)貸款的可獲得性研究[D];蘇州大學(xué);2014年

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9 張s，

本文編號：1672171