【摘 要】
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文章通过非参数贝叶斯判别对所有信用指标进行第一轮筛选,通过非参数聚类方法对保留的信用指标进行第二轮筛选,提供了一套指标分布未知下筛选信用评价指标的非参数方法,并以
【机 构】
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内蒙古农业大学经济管理学院,内蒙古银监局
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（71731003）, 中国博士后科学基金资助项目（2015M582746XB）, 内蒙古自治区自然科学基金资助项目（2016MS0714）
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文章通过非参数贝叶斯判别对所有信用指标进行第一轮筛选,通过非参数聚类方法对保留的信用指标进行第二轮筛选,提供了一套指标分布未知下筛选信用评价指标的非参数方法,并以某商业银行的860个企业信贷数据为样本进行了应用分析。其要点一是通过非参数核密度分布函数构建违约客户与非违约客户的二分类贝叶斯判别模型,删除判别精度影响度大于等于0的信用指标,保留判别精度影响度小于0的信用指标。二是通过非参数聚类将保留的指标聚为19类,在聚为一类的指标中保留判别精度影响度比重最大的信用指标,最终构建具有显著信用判别能力且信息不重
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