發(fā)布時(shí)間：2018-05-22 21:07

  本文選題：信用評(píng)分模型 + 拒絕推斷　； 參考：《數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理》2012年06期

【摘要】：本文首先從數(shù)據(jù)缺失機(jī)制的角度分析了信用評(píng)分模型的開發(fā)和應(yīng)用中所存在的樣本偏差問題,提出了可以用拒絕推斷來處理此類問題;然后在曾經(jīng)被應(yīng)用于拒絕推斷問題處理的Heckman兩階段模型的基礎(chǔ)上,提出了用擬似然兩階段模型和廣義偏線性模型這兩種新的兩階段方法來處理信用評(píng)分模型中的拒絕推斷問題。經(jīng)過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn),應(yīng)用這兩種方法可以得到很理想的結(jié)果。另外根據(jù)本文的研究,人行征信這類外部數(shù)據(jù)是拒絕推斷最有效的方法,如果此類數(shù)據(jù)缺乏,則用擬似然兩階段模型和廣義偏線性模型是比較有效的拒絕推斷方法。
[Abstract]:In this paper, the sample bias in the development and application of credit scoring model is analyzed from the point of view of data missing mechanism, and the problem can be dealt with by rejection inference. Then, based on the Heckman two-stage model, which has been applied to the problem of rejection inference, two new two-stage methods, quasi likelihood two-stage model and generalized partial linear model, are proposed to deal with the problem of rejection inference in credit scoring model. Through empirical analysis, it is found that the two methods can obtain very satisfactory results. In addition, according to the research in this paper, the external data such as bank information is the most effective method to reject inference. If this kind of data is lacking, the quasi-likelihood two-stage model and the generalized partial linear model are the more effective methods.
【作者單位】： 中國(guó)人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)研究中心統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家社科基金青年項(xiàng)目(09CTJ003)資助 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71071155)資助 中國(guó)人民大學(xué)科學(xué)研究基金“中央高�；�本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金”(10XNL007)資助
【分類號(hào)】：F832.4;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1923603