基于拒绝推论的小企业信用评分模型研究

发布时间：2019-06-01 11:45

【摘要】：在小企业信用评分模型的构建中,因数据缺失和样本选择性偏差可能导致模型参数估计有偏,对模型的预测能力和应用会有很大影响。本文利用从万德数据库中筛选出的小企业信息资料,模拟银行信贷筛选,产生带有缺失数据的模拟信贷样本,利用Heckman二阶段模型预测新的信用评分模型,将其结果与忽略缺失数据的审查模型和基于完全信息的标准模型进行比较。结果显示,Heckman二阶段模型的表现优于直接忽略缺失样本数据的审查模型,更接近标准模型的结果。这表明拒绝推论能够有效解决信用评分建模中数据缺失导致的样本选择偏差,提高信用评分模型的有效性和预测能力。
[Abstract]:In the construction of small enterprise credit score model, the parameter estimation of the model may be biased due to the lack of data and the selective deviation of samples, which will have a great influence on the prediction ability and application of the model. In this paper, the small enterprise information data selected from Wanda database are used to simulate the bank credit screening, and the simulated credit samples with missing data are generated, and the Heckman two-stage model is used to predict the new credit scoring model. The results are compared with the review model that ignores the missing data and the standard model based on complete information. The results show that the performance of the Heckman two-stage model is better than that of the review model, which directly ignores the missing sample data, and is closer to the result of the standard model. This shows that rejection inference can effectively solve the sample selection deviation caused by the lack of data in credit score modeling, and improve the effectiveness and prediction ability of credit score model.
【作者单位】： 中南大学商学院;
【基金】：国家科技部软科学基金项目(2008GXS5B090)资助
【分类号】：F276.3;F832.4;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2490248