發(fā)布時(shí)間：2018-01-30 14:18

  本文關(guān)鍵詞： 信用評(píng)估 分位數(shù)回歸 二元選擇 Lasso　出處：《系統(tǒng)工程》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：Lasso二元選擇分位數(shù)回歸是較為新穎的統(tǒng)計(jì)方法,一方面通過(guò)Lasso的變量選擇功能,能夠從眾多的影響因素中識(shí)別出關(guān)鍵因素;另一方面通過(guò)分位數(shù)回歸對(duì)各因素在不同分位點(diǎn)處的異質(zhì)影響進(jìn)行細(xì)致刻畫,能夠獲得更多信息進(jìn)而實(shí)現(xiàn)信用狀況的準(zhǔn)確評(píng)估,可望在信用評(píng)估領(lǐng)域發(fā)揮重要作用�；贚asso二元選擇分位數(shù)回歸,建立評(píng)估模型并將其應(yīng)用于中國(guó)上市公司的信用評(píng)估。通過(guò)數(shù)值模擬和實(shí)證研究,將其與基于Logit回歸、Lasso-Logit回歸和支持向量機(jī)的評(píng)估效果進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)前者不但具備良好的變量選擇能力而且可以獲得最佳的評(píng)估效果。
[Abstract]:Lasso binary selection quantile regression is a novel statistical method. On the one hand, through the variable selection function of Lasso, the key factors can be identified from many influential factors. On the other hand, through quantile regression to describe the heterogeneity of factors at different loci in detail, we can obtain more information and realize the accurate evaluation of credit status. It is expected to play an important role in the field of credit evaluation. Based on Lasso binary selective quantile regression, the evaluation model is established and applied to the credit evaluation of listed companies in China. Through numerical simulation and empirical research. The evaluation results were compared with Lasso-Logit regression based on Logit regression and support vector machine. It is found that the former not only has good variable selection ability but also can obtain the best evaluation effect.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;合肥工業(yè)大學(xué)過(guò)程優(yōu)化與智能決策教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71071087;71671056) 國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目(15BJY008) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃項(xiàng)目(14YJA790015)
【分類號(hào)】：F224;F832.51
【正文快照】： 1引言公司信用評(píng)估是對(duì)公司的經(jīng)營(yíng)管理、財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)、償債能力、發(fā)展前景等方面的全面揭示,綜合反映公司的整體運(yùn)營(yíng)狀況。對(duì)公司信用狀況的準(zhǔn)確評(píng)估,不僅服務(wù)于公司自身加強(qiáng)與改善經(jīng)營(yíng)管理,而且服務(wù)于公司利益相關(guān)者(銀行等金融機(jī)構(gòu)和供應(yīng)商等客戶)加強(qiáng)信用風(fēng)險(xiǎn)管理,降低因公司

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本文編號(hào)：1476442