發(fā)布時間：2017-06-07 22:08

  本文關(guān)鍵詞：基于二元選擇分位數(shù)回歸視角的信用評估方法與應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：信用評估在市場經(jīng)濟中發(fā)揮了重要的作用,受到了理論研究與實踐部門的共同關(guān)注,使得信用度量和管理技術(shù)不斷得到發(fā)展。然而,國內(nèi)已有信用評估工作只是在均值框架下開展,難以揭示經(jīng)濟行為的異質(zhì)性。分位數(shù)回歸能夠刻畫解釋變量對響應(yīng)變量在不同分位點處的影響,從而成功解釋現(xiàn)實世界中普遍存在的異質(zhì)性現(xiàn)象。針對信用數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和信用行為的異質(zhì)性,本文基于分位數(shù)回歸開展了兩個方面的研究工作,拓展了國內(nèi)已有研究。首先,基于普通二元選擇分位數(shù)回歸建立了中國上市公司信用評估方法。二元選擇分位數(shù)回歸是二元選擇均值回歸在分位數(shù)框架下的推廣,能夠更好地揭示解釋變量對響應(yīng)變量在不同分位點處的異質(zhì)影響,從而可以更加準(zhǔn)確地描述與預(yù)測二元選擇行為。通過數(shù)值模擬和實證研究,比較了二元選擇分位數(shù)回歸模型與二元選擇均值回歸模型的信用評估能力,表明二元選擇分位數(shù)回歸模型具有更好的判別能力和穩(wěn)健性,且可以揭示信用影響因素對信用的異質(zhì)影響。其次,應(yīng)用Lasso二元選擇分位數(shù)回歸模型于中國上市公司信用評估,一方面通過Lasso變量選擇功能,從眾多的信用影響因素中識別出關(guān)鍵因素；另一方面通過分位數(shù)回歸細(xì)致描繪各個關(guān)鍵因素對信用的異質(zhì)影響,提供更為全面和詳細(xì)的信用評估信息。本文改進了已有的Lasso二元選擇分位數(shù)回歸模型,從而提高了參數(shù)估計效率和變量選擇能力。通過數(shù)值模擬和實證研究,將本文模型與Logit模型、Lasso-Logit模型和支持向量機進行對比,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估效果。本文研究工作具有一定的學(xué)術(shù)價值和應(yīng)用價值,主要集中表現(xiàn)在三個方面：第一,通過模型的優(yōu)良評估性能,實現(xiàn)對企業(yè)信用狀況的準(zhǔn)確定位；第二,根據(jù)各因素對企業(yè)信用的異質(zhì)性影響,可以采取更有針對性的企業(yè)治理策略以提高信用水平；第三,通過Lasso變量選擇功能識別出影響信用的關(guān)鍵因素,從而降低無關(guān)因素搜集成本和管理成本。
【關(guān)鍵詞】：信用評估 分位數(shù)回歸 二元選擇 Lasso
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F832.51;F275
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 選題背景和意義13-14
• 1.2 信用評估方法研究綜述14-17
• 1.2.1 統(tǒng)計學(xué)方法14-15
• 1.2.2 人工智能方法15-16
• 1.2.3 組合方法16
• 1.2.4 變量選擇方法16-17
• 1.3 研究思路和研究方法17-18
• 1.4 主要創(chuàng)新與結(jié)構(gòu)安排18-19
• 1.4.1 主要創(chuàng)新18
• 1.4.2 結(jié)構(gòu)安排18-19
• 第二章 信用評估理論基礎(chǔ)19-29
• 2.1 信用評估內(nèi)涵19-21
• 2.1.1 信用評估含義19
• 2.1.2 信用評估意義19-20
• 2.1.3 信用評估類別20-21
• 2.2 信用評估主要方法21-26
• 2.2.1 信用要素分析法21-22
• 2.2.2 統(tǒng)計學(xué)方法22-25
• 2.2.3 人工智能方法25-26
• 2.3 信用評估效果評價26-29
• 2.3.1 判別精度及兩類錯誤率26-27
• 2.3.2 ROC曲線及AUC值27-29
• 第三章 基于普通二元選擇分位數(shù)回歸的信用評估29-37
• 3.1 模型表示29
• 3.2 參數(shù)估計29-30
• 3.3 信用評估30
• 3.4 數(shù)值模擬30-31
• 3.4.1 數(shù)值模擬方案設(shè)計30-31
• 3.4.2 數(shù)值模擬結(jié)果31
• 3.5 實證研究31-36
• 3.5.1 數(shù)據(jù)選擇與說明31-33
• 3.5.2 實證結(jié)果分析33-36
• 3.6 本章總結(jié)36-37
• 第四章 基于Lasso二元選擇分位數(shù)回歸的信用評估37-48
• 4.1 模型表示37
• 4.2 參數(shù)估計37-38
• 4.3 變量及閾值選擇38-39
• 4.3.1 變量選擇38
• 4.3.2 閾值選擇38-39
• 4.4 數(shù)值模擬39-42
• 4.4.1 數(shù)值模擬方案設(shè)計39
• 4.4.2 數(shù)值模擬結(jié)果39-42
• 4.5 實證研究42-47
• 4.5.1 數(shù)據(jù)選擇與說明42-44
• 4.5.2 實證結(jié)果分析44-47
• 4.6 本章總結(jié)47-48
• 第五章 總結(jié)與展望48-50
• 5.1 研究總結(jié)48-49
• 5.2 研究展望49-50
• 參考文獻50-55
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動及成果情況55

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