【摘要】：在小企業(yè)信用評(píng)分模型的構(gòu)建中,因數(shù)據(jù)缺失和樣本選擇性偏差可能導(dǎo)致模型參數(shù)估計(jì)有偏,對(duì)模型的預(yù)測(cè)能力和應(yīng)用會(huì)有很大影響。本文利用從萬德數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選出的小企業(yè)信息資料,模擬銀行信貸篩選,產(chǎn)生帶有缺失數(shù)據(jù)的模擬信貸樣本,利用Heckman二階段模型預(yù)測(cè)新的信用評(píng)分模型,將其結(jié)果與忽略缺失數(shù)據(jù)的審查模型和基于完全信息的標(biāo)準(zhǔn)模型進(jìn)行比較。結(jié)果顯示,Heckman二階段模型的表現(xiàn)優(yōu)于直接忽略缺失樣本數(shù)據(jù)的審查模型,更接近標(biāo)準(zhǔn)模型的結(jié)果。這表明拒絕推論能夠有效解決信用評(píng)分建模中數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致的樣本選擇偏差,提高信用評(píng)分模型的有效性和預(yù)測(cè)能力。
[Abstract]:In the construction of small enterprise credit score model, the parameter estimation of the model may be biased due to the lack of data and the selective deviation of samples, which will have a great influence on the prediction ability and application of the model. In this paper, the small enterprise information data selected from Wanda database are used to simulate the bank credit screening, and the simulated credit samples with missing data are generated, and the Heckman two-stage model is used to predict the new credit scoring model. The results are compared with the review model that ignores the missing data and the standard model based on complete information. The results show that the performance of the Heckman two-stage model is better than that of the review model, which directly ignores the missing sample data, and is closer to the result of the standard model. This shows that rejection inference can effectively solve the sample selection deviation caused by the lack of data in credit score modeling, and improve the effectiveness and prediction ability of credit score model.
【作者單位】： 中南大學(xué)商學(xué)院;
【基金】：國(guó)家科技部軟科學(xué)基金項(xiàng)目(2008GXS5B090)資助
【分類號(hào)】：F276.3;F832.4;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2490248