基于Lasso二元选择分位数回归的上市公司信用评估

发布时间：2018-01-30 14:18

  本文关键词： 信用评估 分位数回归 二元选择 Lasso　出处：《系统工程》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：Lasso二元选择分位数回归是较为新颖的统计方法,一方面通过Lasso的变量选择功能,能够从众多的影响因素中识别出关键因素;另一方面通过分位数回归对各因素在不同分位点处的异质影响进行细致刻画,能够获得更多信息进而实现信用状况的准确评估,可望在信用评估领域发挥重要作用。基于Lasso二元选择分位数回归,建立评估模型并将其应用于中国上市公司的信用评估。通过数值模拟和实证研究,将其与基于Logit回归、Lasso-Logit回归和支持向量机的评估效果进行对比,发现前者不但具备良好的变量选择能力而且可以获得最佳的评估效果。
[Abstract]:Lasso binary selection quantile regression is a novel statistical method. On the one hand, through the variable selection function of Lasso, the key factors can be identified from many influential factors. On the other hand, through quantile regression to describe the heterogeneity of factors at different loci in detail, we can obtain more information and realize the accurate evaluation of credit status. It is expected to play an important role in the field of credit evaluation. Based on Lasso binary selective quantile regression, the evaluation model is established and applied to the credit evaluation of listed companies in China. Through numerical simulation and empirical research. The evaluation results were compared with Lasso-Logit regression based on Logit regression and support vector machine. It is found that the former not only has good variable selection ability but also can obtain the best evaluation effect.
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71071087;71671056) 国家社会科学基金资助项目(15BJY008) 教育部人文社会科学研究规划项目(14YJA790015)
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 1引言公司信用评估是对公司的经营管理、财务结构、偿债能力、发展前景等方面的全面揭示,综合反映公司的整体运营状况。对公司信用状况的准确评估,不仅服务于公司自身加强与改善经营管理,而且服务于公司利益相关者(银行等金融机构和供应商等客户)加强信用风险管理,降低因公司

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