本文關(guān)鍵詞：基于Lasso-logistic模型的個人信用風險預(yù)警方法

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【摘要】：將Lasso-logistic模型引入個人信用評估,通過模擬實驗發(fā)現(xiàn),逐步回歸法傾向于保留一些不重要的變量,而且選出正確模型的概率較低,而Lasso不僅計算更加快捷,可以同時進行變量選擇和參數(shù)估計,而且能更準確地篩選出重要的變量。以信用卡消費信貸違約數(shù)據(jù)為例對我國個人信用評估進行實證分析發(fā)現(xiàn),相對于全變量Logistic模型和逐步回歸Logistic模型,Lasso-logistic模型更能抓住影響消費信用風險的關(guān)鍵因素,而且預(yù)測準確率也更高。
【作者單位】： 廈門大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院統(tǒng)計系;
【關(guān)鍵詞】： 信用風險 Lasso-logistic模型 變量選擇
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年項目(71201139,71303200) 國家社科基金青年項目(13CTJ001) 教育部人文社科項目(12YJC790263)的資助
【分類號】：F224;F832
【正文快照】： 引言隨著金融創(chuàng)新和個人消費觀念的改變,國內(nèi)商業(yè)銀行零售信貸業(yè)務(wù),特別是個人信貸業(yè)務(wù)發(fā)展很快,其中,信用卡業(yè)務(wù)是發(fā)展最快的業(yè)務(wù)之一。據(jù)央行統(tǒng)計,2012年信用卡消費金額占社會零售消費總額的32%,信用卡發(fā)卡量持續(xù)增長,截至2012年底,信用卡發(fā)放量累計達到3.31億張。隨著信用

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本文編號：775949