【摘要】：中國人保守的消費(fèi)習(xí)慣使得信用評(píng)級(jí)建模數(shù)據(jù)違約率較低,數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出不平衡的特點(diǎn),這種不平衡性對(duì)logistic回歸模型的預(yù)測(cè)效果帶來負(fù)面影響。本文將非對(duì)稱連接函數(shù)的思想引入到信用評(píng)級(jí)中,將有偏logistic分布的分布函數(shù)作為連接函數(shù)的反函數(shù),利用實(shí)際數(shù)據(jù)來估計(jì)偏度參數(shù)和回歸系數(shù)。研究表明,有偏logistic回歸的預(yù)測(cè)效果優(yōu)于普通logistic回歸,并且在10%的違約數(shù)據(jù)集中,有偏logistic回歸的表現(xiàn)還優(yōu)于決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)。
[Abstract]:The conservative consumption habits of Chinese people make the default rate of credit rating modeling data low, and the data show unbalanced characteristics, which has a negative impact on the prediction effect of logistic regression model. In this paper, the idea of asymmetric connection function is introduced into credit rating. The distribution function with partial logistic distribution is taken as the inverse function of connection function, and the skewness parameters and regression coefficients are estimated by using the actual data. The results show that the prediction effect of partial logistic regression is better than that of ordinary logistic regression, and the performance of partial logistic regression is better than that of decision tree, neural network and support vector machine in 10% default data set.
【作者單位】： 中國人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究中心;
【基金】：國家社科基金項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):13BTJ004)階段性成果
【分類號(hào)】：F204;F224

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本文編號(hào)：2484966