基于贝叶斯组合分类的SME信贷违约预判模型  

作　　者：高鹏[1] 谢忠秋[1] 王志华[1] 

机构地区：[1]江苏技术师范学院经济管理学院,江苏常州213001

出　　处：《统计与决策》2010年第18期32-35,共4页Statistics & Decision

基　　金：江苏省软科学研究基金资助项目(BR2008017)

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 

分 类 号：F830[经济管理—金融学]