基于Group MCP Logistic模型的个人信用评价分析

发布时间：2018-08-14 11:19

【摘要】：在利用Logistic模型分析个人信用评价问题时,需要进行变量选择。Group MCP不仅可以将相关变量以组为单位进行变量选择,还可以对组内变量进行选择。文章根据个人信贷数据,建立了Group MCP Logistic模型,并与Group Lasso、Group Bridge所得的结果进行比较,综合考虑模型复杂度和预测正确率,发现根据Group MCP建立的模型效果是最优的。
[Abstract]:When we use Logistic model to analyze personal credit evaluation problem, we need to select variables. Group MCP can not only select variables in groups, but also select variables within groups. Based on the personal credit data, the Group MCP Logistic model is established and compared with the results obtained by Group Lasso Group Bridge. Considering the complexity of the model and the accuracy of prediction, it is found that the effect of the model based on Group MCP is the best.
【作者单位】： 中国人民大学统计学院;中国人民大学应用统计科学研究中心;
【基金】：国家社科基金项目“个人信用评级的统计建模研究与应用”(项目号:13BTJ004)
【分类号】：F832.4;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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