【摘要】Logistic回归模型的连接函数是一个固定的对称函数,在实际应用中不考虑数据的实际情况而强行使用对称连接函数会导致参数估计偏差和均方误差显著上升,预测效果也会下降。文章将非对称连接函数的思想引入信用评级建模,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回归对普通logistic回归的改造是成功的,并且有偏logistic回归模型的表现还优于决策树、神经网络和支持向量机。