判别分析模型在信用评价中的应用

被引：10

作者：

庞素琳 ^{[1
]}

王燕鸣 ^{[2
]}

机构：

[1] 暨南大学信息学院数学系

[2] 中山大学数学与计算科学学院

来源：

南方经济 | 2006年 / 03期

关键词：

线性判别法; 信用评价模型; 模式分类; 多层感知器;

D O I：

暂无

中图分类号：

F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

本文利用线性判别分析建立信用评价模型,用来对中国2000年106家上市公司2000年96家上市公司进行两类模式(“好”、“差”)分类及三类模式(“好”、“中”、“差”)分类。对于线性判别分析法,又使用两种不同的方法进行判别分析:一种是利用SPSS统计软件对数据样本进行判别分析,称为LDA-SPSS方法;一种是利用原始样本数据推导建立线性判别分析模型,然后根据模型计算得到的结果对数据样本进行判别分析,称为LDA方法。仿真结果表明,无论是两类模式分类还是三类模式分类,LDA-SPSS的判别效果均优于LDA。但与多层感知器(MLP)相比,对两类模式分类,LDA-SPSS(100%)优于MLP(98.11%),MLP又优于LDALDA(95.28%);对三类模式分类,LDA-SPSS(91.67%)优于LDA(82.29%),LDA又优于MLP(79.17%)。

引用

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