基于核函数法进行拒绝推断的信用评分模型

发布时间：2018-09-06 19:38

【摘要】：文章分三种情形说明了信用评分模型的开发和应用存在样本偏差,需要使用拒绝推断来校正样本偏差,并提出了核函数推断法来做拒绝推断。在此基础上文章还做了相应的实证分析,获得了比较理想的结果。根据文章的研究,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,则核函数推断法是一种有效的拒绝推断方法。
[Abstract]:This paper shows that there are sample deviations in the development and application of credit scoring model, and it is necessary to correct the sample bias by using rejection inference, and a kernel function inference method is proposed to do rejection inference. On this basis, the article also made a corresponding empirical analysis, and obtained a more ideal result. According to the research in this paper, the external data such as personal credit information is the most effective method to refuse to infer. If this kind of data is lacking, the kernel function inference is an effective method of refusal inference.
【作者单位】： 中国人民大学应用统计研究中心统计学院;
【基金】：国家社会科学基金青年项目(09CTJ003) 中国人民大学科学研究基金资助项目(10XNL007)
【分类号】：F830.5;F224

【共引文献】

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