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1、姓名学院年级专业学号联系电话相关学科成绩高等数学线性代数概率统计数学模型数学实验英语P4级英语六级熊家宁自动化06自动化200649841352746479266.49173无74473无诸洁琪自动化06自动化200647911365833733695.88879无92无无吴利军自动化06自动化200647611592296686882.68890无95503无银行是否贷款给企业的判别问题摘要：针对银行对申请者的信用评分问题，木文根据申请企业的背景资料建立了马氏距离判别模型。根据以知600个样本建立了判别准则，利用模型检验后进一步的修正模型以满足
2、对属性值缺失的37个样木的评分佔计。木文首先根据600个训练样木，将表格屮的离散值用数值代替后建立起马氏距离线性判别准则，利用该准则将600个样木代入准则重新判别,得出正判率，然后对600个样本进行误判率的交叉确认估计进一步检验打分情况，可贷款误判率相对于不可贷款误判率大，符合银行的评价趋势。第二问，利用判别准则对题H的data2中前53个未评分的样本进行评分估计，得出了评分结果（是否贷款给企业）。面对第三问，木文将解决属性值缺失问题的MKNN算法思想迁移到距离模型中，即利用了最近邻（NN）算法先对H标样本（代有'？'的样本）的缺失值用总体平均值
3、代替后对600个样本一一进行相关性判断，将满足相关系数为0.6以上的样本作为目标样本的邻居样本，以目标样本与邻居样本的相关系数为权重进行加权平均，再用平均值代替缺失属性值，完成了对缺失值的最优填充，将填充后的样本代入马氏距离判别模型中进行评分，给出其是否贷款的评价。评价完毕后应用修止后的准则对已知样本故意缺失后判别其正确度也有较髙的正确率。本文用的马氏距离判别模型具有简单实用的优点，具有较广的应用领域；并且同时用马氏模型对缺失数据进行填充，体现了马氏距离模型的魅力，使得本文浑然一体为马氏距离模型的天下；最后，马氏距离模型具有很好的稳定性，将离散值
4、用数值替换以后再对其进行标准化后，模型的判别准则的稳定性能儿乎达到了100%,说明了木文使用数据标准化变换的优势。结果：第一问：利用判别准则判断可以贷款的样本有264个，而总的已知的可贷款样本为329个，正确率为80.24%；不可以贷款的有256个，总的己知的不可贷款样本为271个，正确率为94.46%。总样木的正确率为86.67%。第二问：对没有评分53个的样本进行评分，有23个样本可以贷款，30个样本不可以贷款。具体结果参考表4。第三问：对属性值缺失的样本用修正后的判别准则进行判别，有25个样本可以贷款，12个样木不可以贷款，具体结果参考表5
5、。结论：马氏距离判别模型对本文的评分系统产生了较高月.稳定的正确判别率，并且适用于判别样本属性值缺失的样本判别，使用起来较方便关键词：马氏距离判别分析MKNN算法修正准则数据填充问题重述近年来，随着金融的全球化趋势及金融市场的波动性加剧，商业银行的风险管理一直是国际国内金融界关注的焦点。借款人由于种种原因，不愿或无力偿还银行贷款本息,使银行贷款无法收冋，形成呆帐损失，造成流动性危机，最终诱发银行倒闭，给金融业和整个国民经济造成严垂损失。某商业银行计划给有需求的企业发放贷款，为了有效地减少金融风险，更求每个巾请企业提供企业经营状况的相关资料，并根据
6、这些资料，对这些金业进行打分，如果打分为“+”，则表明该金业信用不好，不发放贷款。若打分为“一”，则表明可以向该企业提供贷款。表2所示的是600个中请贷款金业的背景资料及打分情况，为确保商业秘密，资料屮的属性（变量）已换成没有任何意义的代码。如：b,30.83,0,u,g,w,v,1.25,t,t,01,f,g,00202,0,+a,38.58,5,u,g,cc,v,13.5,t,f,0,t,g,00980,0,-资料屮共有15个属性（用逗号隔开，分别记为A1——A15）和一个打分情况。你队的任务是：1•请你们根据600个申请贷款企业的背景资料及
7、打分情况，给出一种判别准则，并对这600个企业重新打分，使你们的打分与原打分尽可能相吻合。2•现有90个待中请贷款企业，企业背景资料与前600个中请贷款企业有相同的形式，如a,17.33,9.5,u,g,aa,v,1.75,f,t,10,t,g,00000,10b,80.25,5.5,u,g,?,?,0.54,t,f,0,f,g,00000,340现应用你们的判别准则对这90个申请贷款企业屮的前53名进行打分，以确定是否提供贷款。3.由于企业自身的原因（如漏填或有意不填），有些项的指标没有填写（没有填写的项在表中为？），对于这种悄况，你们将如何修
8、正判别准则，然后对这些申请贷款企业（表3中的后37名）进行打分，以确定是否为其提供贷款。3.为银行的高层管理者写一份报告（尽量用通俗易懂
