基于稀疏结构连续比率模型的消费金融风控研究

发布时间：2022-01-07 10:27

　　近年来,我国消费金融发展迅速,但同时也面临着更加复杂的欺诈和信用风险,为了更好地对消费金融中借贷客户的信用风险进行监测,本文提出了基于稀疏结构连续比率模型的风控方法。相对于传统的二分类模型,该模型的特点是可以处理借贷客户被分为三类或三类以上的有序数据,估计系数的同时能从众多纷繁复杂的数据中自动筛选重要变量,并在变量筛选过程中考虑不同子模型系数的结构特征。通过蒙特卡洛模拟发现,本文所提出的稀疏结构连续比率模型在分类泛化误差和变量筛选上的表现都较好。最后将本文提出的模型应用到实际的消费金融信用风险分析中,针对传统征信信息不足的借款人,通过引入高频电商消费行为数据,利用本文提出的高维有序多分类模型能有效识别借款人的信用风险,可以弥补传统征信方法的不足。 

【文章来源】：统计研究. 2020,37(11)北大核心CSSCI

【文章页数】：11 页

【文章目录】：
一、引言
二、模型与算法
    (一)模型
    (二)计算与算法
三、模拟分析
四、实证分析
五、总结与讨论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于关联规则赋权特征选择集成的信用分类研究[J]. 余乐安,张有德.  系统工程理论与实践. 2020(02)
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[4]基于网络结构Logistic模型的企业信用风险预警[J]. 方匡南,范新妍,马双鸽.  统计研究. 2016(04)
[5]互联网金融的国家战略需求和关键科学问题[J]. 叶强,刘作仪,孟庆峰,马涛,张紫琼,熊熊,李建平,文凤华,卢乃吉,郭海凤,李勐.  中国科学基金. 2016(02)
[6]Logistic回归的双层变量选择研究[J]. 王小燕,方匡南,谢邦昌.  统计研究. 2014(09)
[7]基于Lasso-logistic模型的个人信用风险预警方法[J]. 方匡南,章贵军,张惠颖.  数量经济技术经济研究. 2014(02)
[8]上市公司信用风险分析模型中的变量选择[J]. 胡心瀚,叶五一,缪柏其.  数理统计与管理. 2012(06)
[9]多种个人信用评分模型在中国应用的比较研究[J]. 石庆焱,靳云汇.  统计研究. 2004(06)



本文编号：3574372