【摘要】：文章分三種情形說(shuō)明了信用評(píng)分模型的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用存在樣本偏差,需要使用拒絕推斷來(lái)校正樣本偏差,并提出了核函數(shù)推斷法來(lái)做拒絕推斷。在此基礎(chǔ)上文章還做了相應(yīng)的實(shí)證分析,獲得了比較理想的結(jié)果。根據(jù)文章的研究,人行征信這類(lèi)外部數(shù)據(jù)是拒絕推斷最有效的方法,如果此類(lèi)數(shù)據(jù)缺乏,則核函數(shù)推斷法是一種有效的拒絕推斷方法。
[Abstract]:This paper shows that there are sample deviations in the development and application of credit scoring model, and it is necessary to correct the sample bias by using rejection inference, and a kernel function inference method is proposed to do rejection inference. On this basis, the article also made a corresponding empirical analysis, and obtained a more ideal result. According to the research in this paper, the external data such as personal credit information is the most effective method to refuse to infer. If this kind of data is lacking, the kernel function inference is an effective method of refusal inference.
【作者單位】： 中國(guó)人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)研究中心統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目(09CTJ003) 中國(guó)人民大學(xué)科學(xué)研究基金資助項(xiàng)目(10XNL007)
【分類(lèi)號(hào)】：F830.5;F224

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2227340