【摘要】：本文主要研究的是信用評(píng)分模型中的變量選擇問題,變量選擇不僅是建模過程中需要考慮的問題,也是統(tǒng)計(jì)學(xué)研究中很重要的問題之一。在建模中不僅要確保選擇的變量集合能反映所要研究的對(duì)象特性,還要保證得到的結(jié)果具有較好的擬合性和預(yù)測(cè)性。本文主要工作如下：一系統(tǒng)介紹了變量選擇的方法：子集選擇法和系數(shù)壓縮法。子集選擇法包括AIC值、BIC值和逐步回歸法,系數(shù)壓縮法包括嶺回歸、LASSO以及自適應(yīng)LASSO.分析了信用評(píng)分模型的發(fā)展,變量選擇在信用評(píng)分模型建立中的關(guān)鍵作用,以及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。二研究了Logistic模型的自適應(yīng)LASSO變量選擇和參數(shù)估計(jì),核心是討論將變量的信息價(jià)值作為自適應(yīng)LASSO的懲罰項(xiàng)權(quán)重,以及證明其得到的參數(shù)估計(jì)量具有Oracle性質(zhì)。由此構(gòu)建了基于信息權(quán)重的Logistic信用評(píng)分模型。三進(jìn)行了實(shí)證分析,主要通過對(duì)深交所148家中小企業(yè)以及30個(gè)信用指標(biāo)體系變量進(jìn)行以信息價(jià)值為懲罰項(xiàng)權(quán)重的自適應(yīng)LASSO變量選擇,建立Logistic信用評(píng)分模型,并利用發(fā)生比率來解釋估計(jì)量的含義,并對(duì)選擇的變量進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn),可知模型包含的變量基本涵蓋了企業(yè)的各項(xiàng)能力指標(biāo)。最后并通過對(duì)比逐步回歸法和LASSO兩種變量選擇法建立的logistic信用評(píng)分模型,利用ROC曲線、KS值、WGRP和CIER指標(biāo)來比較驗(yàn)證三種模型的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分能力和估計(jì)準(zhǔn)確性,得到自適應(yīng)LASSO建立的Logistic模型要好于其他兩種方法得到的模型,也表明了包含信息價(jià)值的自適應(yīng)LASSO變量選擇方法在實(shí)證檢驗(yàn)中具有很好的表現(xiàn)。
[Abstract]:In this paper, the problem of variable selection in credit scoring model is mainly studied. Variable selection is not only a problem to be considered in the modeling process, but also one of the most important problems in statistical research. In modeling, it is necessary not only to ensure that the selected set of variables can reflect the characteristics of the object to be studied, but also to ensure that the obtained results have good fitting and predictability. The main work of this paper is as follows: firstly, the methods of variable selection, subset selection and coefficient compression are introduced systematically. Subset selection includes AIC and stepwise regression, coefficient compression includes ridge regression and adaptive LASSO.. This paper analyzes the development of credit scoring model, the key role of variable selection in the establishment of credit scoring model, and the current research situation at home and abroad. Secondly, the adaptive LASSO variable selection and parameter estimation of Logistic model are studied. The key is to consider the information value of the variable as the weight of the penalty term of adaptive LASSO, and to prove that the parameter estimator has Oracle property. Based on this, the Logistic credit scoring model based on information weight is constructed. Thirdly, through the empirical analysis, this paper establishes the Logistic credit scoring model by selecting the adaptive LASSO variables with the weight of information value as punishment item, mainly through 148 SMEs and 30 credit index system variables of Shenzhen Stock Exchange. Using the ratio of occurrence to explain the meaning of the estimator and to test the economic significance of the selected variables, it can be seen that the variables contained in the model basically cover the various capability indicators of the enterprise. Finally, by comparing the logistic credit rating model established by stepwise regression method and LASSO variable selection method, using ROC curve KS value and CIER index to compare and verify the risk differentiation ability and estimation accuracy of the three models. The Logistic model established by adaptive LASSO is better than that obtained by the other two methods. It also shows that the adaptive LASSO variable selection method with information value has a good performance in the empirical test.
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F832.4

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