基于最优加权贝叶斯的客户违约判别模型及实证

本研究在加权贝叶斯模型的基础上,以模型的违约判别能力最高为目标,构建违约判别模型。主要贡献是提出了一种新的最优权重贝叶斯违约判别模型,以模型的违约判别能力t统计量值最大为目标函数,以指标的权重之和为1为主要约束,构建目标规划模型,反推出使加权贝叶斯违约判别模型判别能力t统计量值最大的一组最优指标权重,用于违约概率的测算,确保了基于该最优加权贝叶斯违约判别模型进行违约判别时效果较好,改变了现有加权贝叶斯模型忽略了违约判别能力最强标准的弊端。本研究以1231笔小企业数据进行实证,结果表明,相较朴素贝叶斯违约判别模型和信息增益加权贝叶斯违约判别模型,本模型计算的违约概率的t统计量值和KS值均最大,也即违约状态判别能力最好。