【摘 要】
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为有效解决存在异常数据时传统Fisher判别分析（FDA）方法误判率高的问题。文章提出了一个简单而稳健的FDA方法。该方法首先用最小协方差行列式（MCD）稳健估计技术获得稳健的样本均
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)子课题(2007CB311006-01)
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为有效解决存在异常数据时传统Fisher判别分析（FDA）方法误判率高的问题。文章提出了一个简单而稳健的FDA方法。该方法首先用最小协方差行列式（MCD）稳健估计技术获得稳健的样本均值和协方差估计；然后再用FDA进行判别分析。为验证方法的有效性，文章将此方法应用于我国上市公司财务困境的预测问题。实证研究表明，在没有异常值的情况下，基于MCD的稳健FDA判别和传统的FDA判别结果基本一致；而在有异常值的情况下。新方法明显优于传统的FDA，不仅可有效抵御异常数据的干扰，而且仍保持较低的误判率。
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