有偏logistic回归模型及其在个人信用评级中的应用研究

发布时间：2019-05-24 15:09

【摘要】：中国人保守的消费习惯使得信用评级建模数据违约率较低,数据呈现出不平衡的特点,这种不平衡性对logistic回归模型的预测效果带来负面影响。本文将非对称连接函数的思想引入到信用评级中,将有偏logistic分布的分布函数作为连接函数的反函数,利用实际数据来估计偏度参数和回归系数。研究表明,有偏logistic回归的预测效果优于普通logistic回归,并且在10%的违约数据集中,有偏logistic回归的表现还优于决策树、神经网络和支持向量机。
[Abstract]:The conservative consumption habits of Chinese people make the default rate of credit rating modeling data low, and the data show unbalanced characteristics, which has a negative impact on the prediction effect of logistic regression model. In this paper, the idea of asymmetric connection function is introduced into credit rating. The distribution function with partial logistic distribution is taken as the inverse function of connection function, and the skewness parameters and regression coefficients are estimated by using the actual data. The results show that the prediction effect of partial logistic regression is better than that of ordinary logistic regression, and the performance of partial logistic regression is better than that of decision tree, neural network and support vector machine in 10% default data set.
【作者单位】： 中国人民大学应用统计科学研究中心;
【基金】：国家社科基金项目(批准号:13BTJ004)阶段性成果
【分类号】：F204;F224

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本文编号：2484966