【摘 要】
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以武汉地区部分高校2782个国家助学贷款的还贷及违约数据为样本,首先应用因子分析法,在每个样本的12个属性中,提取7个主因子,再将实际数据的70%作为训练样本、30%作为测试样
【机 构】
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中国地质大学数学与物理学院,对外经济贸易大学公共管理学院
【基金项目】
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国家科技重大专项子专题（编号：2010121024）, 中央高校基本科研业务费专项资金（编号：CUGW090206）资助
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以武汉地区部分高校2782个国家助学贷款的还贷及违约数据为样本,首先应用因子分析法,在每个样本的12个属性中,提取7个主因子,再将实际数据的70%作为训练样本、30%作为测试样本,分别用Fisher判别法以及加权核Fisher判别法进行判别分类。结果表明,Fisher判别法的正判率为54.08%,而加权核Fisher判别法正判率高达74%。该项研究对银行贷款的决策和管理具有重要指导意义,其原理方法也可应用于其他类似问题的研究。
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