基于两阶段思想处理拒绝推断的信用评分模型

发布时间：2018-05-22 21:07

  本文选题：信用评分模型 + 拒绝推断　； 参考：《数理统计与管理》2012年06期

【摘要】：本文首先从数据缺失机制的角度分析了信用评分模型的开发和应用中所存在的样本偏差问题,提出了可以用拒绝推断来处理此类问题;然后在曾经被应用于拒绝推断问题处理的Heckman两阶段模型的基础上,提出了用拟似然两阶段模型和广义偏线性模型这两种新的两阶段方法来处理信用评分模型中的拒绝推断问题。经过实证分析发现,应用这两种方法可以得到很理想的结果。另外根据本文的研究,人行征信这类外部数据是拒绝推断最有效的方法,如果此类数据缺乏,则用拟似然两阶段模型和广义偏线性模型是比较有效的拒绝推断方法。
[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.
【作者单位】： 中国人民大学应用统计研究中心统计学院;
【基金】：国家社科基金青年项目(09CTJ003)资助 国家自然科学基金项目(71071155)资助 中国人民大学科学研究基金“中央高校基本科研业务费专项资金”(10XNL007)资助
【分类号】：F832.4;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1923603