商业银行信用风险评估及其实证研究

旨在将判别分析法应用干商业银行信用风险评估中．并且通过与Logit方法相比较．进一步研究T判别分析法的有效性．最后讨论判别分析法作为一种传统的建模工具的优缺点．     

基于混合模型的动态判别分析及应用

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.     

概率神经网络在判别分析中的比较优势

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。     

四川短尾嗣头骨形态的地理学变异

四川短尾鼩是一种广泛分布的小型兽类.作者系统比较了四川省境内3个隔离的不同生态环境中四川短尾鼩种群在头骨形态上的地理学变异.单因素方差分析表明在所测量的36个头骨形态指标中,岷山与邛崃山、邛崃山与盆东低山、丘陵区、岷山与盆东低山、丘陵区的四川短尾鼩种群已分别在24,26及34个头骨变量上存在明显差异.逐步判别函数分析显示颧宽、眶间宽、上颌第三臼齿长、上颌第三臼齿宽等变量是导致该3个地域四川短尾鼩种群头骨形态发生分化的主要变量.此外,对引起四川短尾鼩头骨形态地理学变异的可能原因进行了讨论.     

个人信用评分的主要模型与方法综述

随着中国经济的快速发展 ,信用消费已逐步浮出水面 ,住房按揭、汽车贷款、教育贷款、信用卡等各种个人消费贷款的规模在迅速扩大。在消费信贷热不断升温的形势下 ,各商业银行均把发展零售业务作为未来发展战略的重要组成部分。但是由于目前国内商业银行对零售业务的风险管理水平较低 ,管理手段与方法均较落后 ,其中缺乏一套有效的个人信用评分方法是阻碍了个人消费信贷业务进一步开展的主要因素之一。本文的目的就是在对国外有关商业银行较常使用的个人信用评分模型与方法进行综述 ,并就各种方法的性能进行分析比较。　　一、信用评分的简要…     

企业财务风险预测模型实证比较分析

企业财务风险一直是风险管理理论和实务界关心的热点话题。运用判别分析和计量经济方法对重庆市某商业银行的461个样本企业2002-2005年的违约特征进行实证检验和预测。结果发现最重要的决定变量是资产负责率、酸性试验比率、资产净利率等7个财务比率以及企业所处的产业部门,考虑了异方差性的probit模型有更好的预测能力。     

信用评分模型综述

本文对信用评分领域大量的模型和方法以及相关文献做了细致的分类和综合比较,这些模型包括多元判别分析模型、数学规划法、Logistic回归分析和神经网络模型等。     

分行业的企业财务危机预警模型比较研究

世界各国学者分别用不同的统计模型对信用风险进行全行业的实证研究。中国在此方面的研究尚处起步阶段。综合运用多元判别模型、Logistic模型、主成分模型,分不同行业对企业财务危机进行预警研究。比较分析了不同行业预警模型的判别准确率,不同预警技术的判别准确率,多年度预警的可行性,预警模型的稳定性,大类、中类行业预警的通用性等问题。商业银行可以使用这些模型进行信用风险度量和信贷风险预警。     

区间DEA决策单元排序方法改进研究

运用传统方法对区间DEA中的决策单元（DMU）进行排序时,会出现区间DEA有效的DMU具有相同效率值的情况,因此无法对所有DMU进行完全排序。借鉴效率值判别分析（DR）方法对区间DEA中DMU的排序方法进行了改进,形成了区间DR／DEA方法,通过利用该方法求得的因DMU不同而各不相同的效率值,达到了对区间DEA中所有DMU进行完全排序的目的,最后给出了一个算例。