基于多元自适应回归样条的民营企业信用评级研究

来源 :信用经济与信用体系国际高峰论坛 | 被引量 : 0次 | 上传用户：luzhiqing

【摘要】

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　　本文应用多元自适应回归样条(MARS)方法对民营企业的信用状况进行了评估和预测.预测结果准确率达到95.9％.通过与多元判别分析和Logistic回归模型对比,MARS表现出了良好的

【作者】

：

孟庆福杜元园

【机构】

：

吉林大学商学院

【出处】

：

信用经济与信用体系国际高峰论坛

【发表日期】

：

2009年期

【关键词】

：

自适应回归样条民营企业分类准确率 Logistic回归模型企业信用评级多元判别分析 MARS

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　　本文应用多元自适应回归样条(MARS)方法对民营企业的信用状况进行了评估和预测.预测结果准确率达到95.9％.通过与多元判别分析和Logistic回归模型对比,MARS表现出了良好的分类正确率.尤其是在判别第二类错误时,MARS模型分类准确率达到80％,远高于其他统计模型的分类准确率(64％).说明多元自适应回归样条方法对于民营企业信用评级有着良好的应用前景.

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