發(fā)布時間：2018-01-31 17:01

  本文關(guān)鍵詞： 信用風(fēng)險 貝葉斯 有偏連接模型 Gibbs抽樣　出處：《統(tǒng)計與信息論壇》2015年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：經(jīng)典Logistic回歸模型與Probit回歸模型的連接函數(shù)都是固定的對稱連接函數(shù),數(shù)據(jù)的不平衡性使這兩個對稱連接模型的參數(shù)估計偏差和均方誤差顯著上升,預(yù)測效果也會下降。在潛變量模型的基礎(chǔ)上,將非對稱連接函數(shù)的思想引入到信用風(fēng)險評分中,采用貝葉斯估計和Gibbs抽樣對有偏連接模型中的參數(shù)進行估計。實證結(jié)果表明:兩類有偏連接模型對對稱連接模型的改造是成功的,并兼?zhèn)淦湎禂?shù)可解釋的優(yōu)點。
[Abstract]:The connection functions of the classical Logistic regression model and the Probit regression model are fixed symmetric connection functions. The unbalance of the data makes the parameter estimation deviation and mean square error of the two symmetrically connected models increase significantly, and the prediction effect will also decrease, which is based on the latent variable model. The idea of asymmetric connection function is introduced into credit risk scoring. Bayesian estimation and Gibbs sampling are used to estimate the parameters of the biased connection model. The empirical results show that the two kinds of biased connection model is successful in the modification of symmetric connection model. It also has the advantage that its coefficient can be explained.
【作者單位】： 中國人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計科學(xué)研究中心;
【基金】：國家社會科學(xué)基金項目《個人信用評級的統(tǒng)計建模研究與應(yīng)用》(13BTJ004)
【分類號】：F830.5;F224
【正文快照】： 一、引言在信用評分領(lǐng)域,風(fēng)險評分是對客戶違約拖欠或者形成壞賬的概率進行預(yù)測,由于個人信貸的風(fēng)險控制主要集中在事前的預(yù)判,所以風(fēng)險評分模型在信貸機構(gòu)事前貸款審批中發(fā)揮著極其重要的作用。近幾十年來,Logistic回歸模型與Probit回歸模型這兩種統(tǒng)計學(xué)方法在信用風(fēng)險管理中

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1479553