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张俊妮L。;沃尔夫冈·黑德尔。

贝叶斯加性分类树应用于信用风险建模。 （英文） Zbl 1464.62196号

计算。统计数据分析。 54，第5期，1197-1205（2010）.
摘要：我们提出了一种新的基于贝叶斯“和树”模型的非线性分类方法，即贝叶斯加性分类树（BACT），它将贝叶斯加法回归树（BART）方法扩展到分类上下文中。与BART一样，BACT是一个由先验和似然指定的贝叶斯非参数可加模型，其中可加成分是树，并通过迭代MCMC算法进行拟合。每棵树学习基础函数的不同部分，将因变量与输入变量联系起来，但树的总和提供了一个灵活而稳健的模型。通过几个基准示例，我们表明BACT表现出优异的性能。我们应用BACT技术对企业是否会破产进行分类。这个实例对于银行构建风险预测并成功运营非常重要。我们使用德国信贷改革数据库，根据财务报表信息对德国企业的偿付能力状况进行分类。我们表明，BACT是logit模型、CART、支持向量机、随机森林和梯度增强的有力竞争者。

引用于6文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62小时30分 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用

关键词：

分类回归树;财务比率;误分率;准确率

软件：

贝叶斯树;UCI-毫升;贝叶斯DA;引导数据库;阿达·布斯特。MH公司;巴蒂
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.L.Zhang}和\textit{W.K.Härdle}，计算。统计数据分析。54，编号51197-1205（2010年；兹bl 1464.62196）
全文： 内政部 链接

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