【摘 要】
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基于小样本数据和外部先验信息．本文运用贝叶斯（Bayes）估计量来改进信用风险模型的违约预测力。同时，运用中国上市公司财务数据，分别对贝叶斯估计量和标准Logic估计量进行了模拟估计，并通过统计量AUC值和布莱尔分数（BrierScore）对其预测精度进行比较。结果表明，贝叶斯估计量具有更高的预测精度和稳定性。
【机 构】
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北京大学光华管理学院中山大学岭南学院讲师国家开发银行陕西省分行
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基于小样本数据和外部先验信息．本文运用贝叶斯（Bayes）估计量来改进信用风险模型的违约预测力。同时，运用中国上市公司财务数据，分别对贝叶斯估计量和标准Logic估计量进行了模拟估计，并通过统计量AUC值和布莱尔分数（BrierScore）对其预测精度进行比较。结果表明，贝叶斯估计量具有更高的预测精度和稳定性。
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