近年來,我國消費金融發(fā)展迅速,但同時也面臨著更加復雜的欺詐和信用風險,為了更好地對消費金融中借貸客戶的信用風險進行監(jiān)測,本文提出了基于稀疏結構連續(xù)比率模型的風控方法。相對于傳統(tǒng)的二分類模型,該模型的特點是可以處理借貸客戶被分為三類或三類以上的有序數(shù)據(jù),估計系數(shù)的同時能從眾多紛繁復雜的數(shù)據(jù)中自動篩選重要變量,并在變量篩選過程中考慮不同子模型系數(shù)的結構特征。通過蒙特卡洛模擬發(fā)現(xiàn),本文所提出的稀疏結構連續(xù)比率模型在分類泛化誤差和變量篩選上的表現(xiàn)都較好。最后將本文提出的模型應用到實際的消費金融信用風險分析中,針對傳統(tǒng)征信信息不足的借款人,通過引入高頻電商消費行為數(shù)據(jù),利用本文提出的高維有序多分類模型能有效識別借款人的信用風險,可以彌補傳統(tǒng)征信方法的不足。 

【文章來源】：統(tǒng)計研究. 2020,37(11)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：11 頁

【文章目錄】：
一、引言
二、模型與算法
    (一)模型
    (二)計算與算法
三、模擬分析
四、實證分析
五、總結與討論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于關聯(lián)規(guī)則賦權特征選擇集成的信用分類研究[J]. 余樂安,張有德.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2020(02)
[2]消費行為在個人信用風險識別中的信息含量研究[J]. 王正位,周從意,廖理,張偉強.  經濟研究. 2020(01)
[3]基于多源數(shù)據(jù)融合的個人信用評分研究[J]. 方匡南,趙夢巒.  統(tǒng)計研究. 2018(12)
[4]基于網絡結構Logistic模型的企業(yè)信用風險預警[J]. 方匡南,范新妍,馬雙鴿.  統(tǒng)計研究. 2016(04)
[5]互聯(lián)網金融的國家戰(zhàn)略需求和關鍵科學問題[J]. 葉強,劉作儀,孟慶峰,馬濤,張紫瓊,熊熊,李建平,文鳳華,盧乃吉,郭海鳳,李勐.  中國科學基金. 2016(02)
[6]Logistic回歸的雙層變量選擇研究[J]. 王小燕,方匡南,謝邦昌.  統(tǒng)計研究. 2014(09)
[7]基于Lasso-logistic模型的個人信用風險預警方法[J]. 方匡南,章貴軍,張惠穎.  數(shù)量經濟技術經濟研究. 2014(02)
[8]上市公司信用風險分析模型中的變量選擇[J]. 胡心瀚,葉五一,繆柏其.  數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2012(06)
[9]多種個人信用評分模型在中國應用的比較研究[J]. 石慶焱,靳云匯.  統(tǒng)計研究. 2004(06)



本文編號：3574372