个人信用风险评分的贝叶斯有偏连接模型研究

发布时间：2018-01-31 17:01

  本文关键词： 信用风险 贝叶斯 有偏连接模型 Gibbs抽样　出处：《统计与信息论坛》2015年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：经典Logistic回归模型与Probit回归模型的连接函数都是固定的对称连接函数,数据的不平衡性使这两个对称连接模型的参数估计偏差和均方误差显著上升,预测效果也会下降。在潜变量模型的基础上,将非对称连接函数的思想引入到信用风险评分中,采用贝叶斯估计和Gibbs抽样对有偏连接模型中的参数进行估计。实证结果表明:两类有偏连接模型对对称连接模型的改造是成功的,并兼备其系数可解释的优点。
[Abstract]:The connection functions of the classical Logistic regression model and the Probit regression model are fixed symmetric connection functions. The unbalance of the data makes the parameter estimation deviation and mean square error of the two symmetrically connected models increase significantly, and the prediction effect will also decrease, which is based on the latent variable model. The idea of asymmetric connection function is introduced into credit risk scoring. Bayesian estimation and Gibbs sampling are used to estimate the parameters of the biased connection model. The empirical results show that the two kinds of biased connection model is successful in the modification of symmetric connection model. It also has the advantage that its coefficient can be explained.
【作者单位】： 中国人民大学应用统计科学研究中心;
【基金】：国家社会科学基金项目《个人信用评级的统计建模研究与应用》(13BTJ004)
【分类号】：F830.5;F224
【正文快照】： 一、引言在信用评分领域,风险评分是对客户违约拖欠或者形成坏账的概率进行预测,由于个人信贷的风险控制主要集中在事前的预判,所以风险评分模型在信贷机构事前贷款审批中发挥着极其重要的作用。近几十年来,Logistic回归模型与Probit回归模型这两种统计学方法在信用风险管理中

【参考文献】

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【共引文献】

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