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分类树应用于商业银行贷款5分类的探讨 总被引：9，自引：3，他引：6
分类树是一种计算机实现、基于统计理论的非线参数的识别技术，该技术可应用于解决贷款5分类实施中从业人员分析判断能力欠缺的问题。实证分析表明该方法比线性判别分析方法的准确率高，针对进一步提高分类准确率，结论部分对初始样本和变量结构对分类准确性的影响进行了分析。 相似文献
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基于DEA技术的城市商业银行内控评价研究 总被引：13，自引：0，他引：13
经营规模有效性评价是目前城市商业银行综合考核评价必要的补充 .本文利用 DEA方法从历史经营结果中挖掘有关未来发展的有用信息 ,探讨有效性评价的决策支持作用 ,同时发现 DEA在银行监管方面的潜在用途 . 相似文献
3.
基于分类树的商业银行信贷分类数据处理问题 总被引：4，自引：0，他引：4
分类树是一种通过计算机实现、基于统计理论的非参数的识别技术.讨论了用于解决贷款分类中有关企业信息缺失和对企业信用信息进行拣选的问题.实证分析表明,分类树在这2个问题上表现出较强的容错性和定性分析能力. 相似文献
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递归分类树在信用风险分析中的应用 总被引：17，自引：2，他引：15
递归分类树是计算机实现 ,基于统计理论的非参数的识别技术 .本文将之用于商业银行信用风险分析 ,以判别分析为参照方法 ,加以实证研究 .结果表明递归分类树在变量选择和分类方面的效果好于判别分析方法. 相似文献
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