基于异质性数据的Logit变量选择模型研究

发布时间：2018-07-18 20:28

【摘要】：在大数据时代,数据的异质性和变量的稀疏性是不可回避的两大问题。本文针对上述问题构建了异质性Logit变量选择模型。研究显示,在不同的异质性条件下,本文的方法可以明显区分有效变量和冗余变量。而且,通过Gmeans等评价指标可知该模型具有很好的预测效果。在对上市公司财务预警分析的应用研究中,本文方法得到了具有解释意义的结果,说明该方法具有一定的实证价值。
[Abstract]:In the era of big data, the heterogeneity of data and the sparsity of variables are two unavoidable problems. In this paper, the heterogeneous logit variable selection model is constructed to solve the above problems. It is shown that under different heterogeneity conditions, the method in this paper can distinguish the effective variable from the redundant variable. Moreover, through the evaluation indicators such as Gmeans, the model has a good prediction effect. In the research on the application of financial early warning analysis of listed companies, the method of this paper has obtained the results with explanatory significance, which shows that this method has certain empirical value.
【作者单位】： 杭州电子科技大学经济学院;中国人民大学统计学院;中国人民大学统计咨询研究中心;台北医学大学大数据研究中心;台北医学大学管理学院;中央财经大学统计学院;对外经济贸易大学统计学院;对外经济贸易大学大数据与风险管理研究中心;
【基金】：中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目“生物医学大数据的统计方法基础研究”(15XNI011)的阶段性成果
【分类号】：O212

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本文编号：2132679