違約判別是信用風險評估的一種方式,提高違約判別精度一直是學界和業(yè)界重點關(guān)注的問題.本文從最優(yōu)信用特征組合而不是最優(yōu)指標組合的角度建立違約判別模型,提高違約判別精度.本文的創(chuàng)新有三個方面:一是以信息值最大為目標建立優(yōu)化模型,將指標數(shù)據(jù)劃分成能最大區(qū)分違約狀態(tài)的多個信用特征.二是采用彈性網(wǎng)回歸對信用特征進行遴選,反推違約判別誤差最小的最優(yōu)信用特征組合.三是以組間離散度與組內(nèi)離散度之比最大為目標,構(gòu)建數(shù)學規(guī)劃,反推一組權(quán)重,得到線性判別方程.本文基于2000-2017年共2169家中國A股上市公司的數(shù)據(jù)進行實證,研究表明經(jīng)過特征劃分的線性判別分析、K近鄰、支持向量機等模型的精度整體高于沒有經(jīng)過特征劃分的模型精度. 

【文章頁數(shù)】：17 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 文獻綜述
    2.1 信用特征劃分的研究
    2.2 指標遴選的研究
    2.3 判別模型的研究
3 問題的描述和解決思路
    3.1 信用特征劃分的難點及其解決思路
    3.2 最優(yōu)信用特征遴選的難點及其解決思路
4 基于信用特征遴選的違約判別模型構(gòu)建
    4.1 信用特征的劃分
        4.1.1 連續(xù)型數(shù)據(jù)的區(qū)間劃分方法
        4.1.2 離散型指標分類標記
        4.1.3 將離散型指標拆分為信用特征
    4.2 基于違約判別力最大的信用特征組合遴選
    4.3 線性判別分析模型的構(gòu)建
        4.3.1 基于最優(yōu)權(quán)重的信用評分方程構(gòu)建
        4.3.2 基于評分臨界點的違約判別模型構(gòu)建
    4.4 模型有效性檢驗
5 實證分析
    5.1 樣本描述
        5.1.1 樣本的來源
        5.1.2 樣本的選取
    5.2 信用特征的劃分
        5.2.1 連續(xù)型指標劃分信用特征
        5.2.2 離散型指標劃分信用特征
        5.2.3 信用特征變量的拆分
    5.3 基于判別力最大遴選最優(yōu)信用特征組合
    5.4 基于線性判別分析的預測模型構(gòu)建
    5.5 模型判別精度的確定
    5.6 對比分析
        5.6.1 對比模型構(gòu)建
        5.6.2 對比分析結(jié)論
6 結(jié)論
    6.1 主要結(jié)論
    6.2 主要創(chuàng)新與特色


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3678306