基于网络结构Logistic模型的企业信用风险预警

发布时间：2017-08-10 03:37

本文关键词：基于网络结构Logistic模型的企业信用风险预警

【摘要】：随着计算机和互联网的快速发展,特别是在大数据时代,企业积累了大量有关企业经营、财务等相关数据,变量众多且关系纷繁复杂,如果利用传统的logistic回归建立企业信用风险预警模型往往效果不好。本文在充分考虑变量间的网络结构(Network)关系基础上,提出了网络结构Logistic模型,通过惩罚方法同时实现变量选择和参数估计。蒙特卡洛模拟表明网络结构Logistic模型要优于其他方法。最后,我们将其应用到我国企业信用风险预警中,充分考虑财务指标间的网络结构关系,科学地选择评估指标,构建更加适合我国国情的企业信用风险预警方法。
【作者单位】：厦门大学经济学院;厦门大学数据挖掘研究中心;厦门大学;美国耶鲁大学生物统计系;
【关键词】： 企业信用风险 网络结构 logistic模型
【基金】：国家自然科学基金面上项目“广义线性模型的组变量选择及其在信用评分中的应用”(71471152) 国家社会科学基金重大项目“大数据与统计学理论的发展研究”(13&ZD148);国家社会科学基金青年项目“大数据的高维变量选择方法及其应用研究”(13CTJ001)的资助
【分类号】：O212.1;F275
【正文快照】： 一、引言上市公司信用风险预警是通过财务比率数据分析预测企业出现财务危机的可能性。从方法角度来看,信用风险预警方法主要有多元线性判别分析、机器学习、Logistic回归等,但是这些方法均存在不同程度的缺陷。多元线性判别分析对预测变量有着严格的联合正态分布要求,或者

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