基于统计与聚类的信用评级新方法

发布时间：2018-05-18 22:44

  本文选题：信用评级 + 违约率　； 参考：《统计与决策》2016年03期

【摘要】：文章针对国内信用评级研究面临的违约率数据缺失的问题,提出了一种综合回归思想与聚类算法的方法。通过得到的模拟数据进行回归分析,得到了关于回归与聚类一致性和最优输入参数两个回归方程;以回归方程来指导聚类算法,并利用我国2012年226家上市公司的财务数据对方法的有效性进行了检验。
[Abstract]:In order to solve the problem of missing default rate data in the study of credit rating in China, this paper proposes a comprehensive regression thought and clustering algorithm. Through regression analysis of simulated data, two regression equations about regression and clustering consistency and optimal input parameters are obtained, and regression equations are used to guide the clustering algorithm. The validity of the method is tested by the financial data of 226 listed companies in China in 2012.
【作者单位】： 中国人民大学财政金融学院;
【分类号】：F275;F832.51;F224

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本文编号：1907559