基于MCD估计的稳健Fisher判别分析及其实证  

作　　者：姬楠楠[1] 马江洪[1] 

机构地区：[1]长安大学理学院,西安710064

出　　处：《统计与决策》2009年第21期27-29,共3页Statistics & Decision

基　　金：国家重点基础研究发展计划(973计划)子课题(2007CB311006-01)

摘　　要：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。

关 键 词：FISHER判别分析 MCD估计 R软件 财务困境 预测 

分 类 号：O212.4[理学—概率论与数理统计] F224.7[理学—数学]