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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张景肖 魏秋萍 姜玉霞 张波
本文首先从数据缺失机制的角度分析了信用评分模型的开发和应用中所存在的样本偏差问题,提出了可以用拒绝推断来处理此类问题;然后在曾经被应用于拒绝推断问题处理的Heckman两阶段模型的基础上,提出了用拟似然两阶段模型和广义偏线性模型这两种新的两阶段方法来处理信用评分模型中的拒绝推断问题。经过实证分析发现,应用这两种方法可以得到很理想的结果。另外根据本文的研究,人行征信这类外部数据是拒绝推断最有效的方法,如果此类数据缺乏,则用拟似然两阶段模型和广义偏线性模型是比较有效的拒绝推断方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏秋萍 张景肖 张波
文章分三种情形说明了信用评分模型的开发和应用存在样本偏差,需要使用拒绝推断来校正样本偏差,并提出了核函数推断法来做拒绝推断。在此基础上文章还做了相应的实证分析,获得了比较理想的结果。根据文章的研究,人行征信这类外部数据是拒绝推断最有效的方法,如果此类数据缺乏,则核函数推断法是一种有效的拒绝推断方法。
关键词：
信用评分模型 拒绝推断 核函数推断 优比
[期刊] 管理评论
[作者]
夏利宇 何晓群
拒绝推断可视为因变量非随机缺失问题的特例,它处理信用评级建模中由于被拒客户的信用表现未知,样本偏差导致的参数估计有偏问题。本文基于Kim和Yu 2011年提出的非随机缺失下均值泛函的半参数估计模型,提出处理拒绝推断的迭代半参数法。运用此方法在5类缺失情形下进行模拟研究,并对Australian数据和中国某银行的征信数据进行实证研究。结果表明,与常用方法相比,迭代半参数法可以有效地识别被拒绝申请者中的"坏"客户,降低金融机构的违约风险,是一种相对保守的方法。
[期刊] 国际金融研究
[作者]
邓超 胡威 唐莹
在小企业信用评分模型的构建中,因数据缺失和样本选择性偏差可能导致模型参数估计有偏,对模型的预测能力和应用会有很大影响。本文利用从万德数据库中筛选出的小企业信息资料,模拟银行信贷筛选,产生带有缺失数据的模拟信贷样本,利用Heckman二阶段模型预测新的信用评分模型,将其结果与忽略缺失数据的审查模型和基于完全信息的标准模型进行比较。结果显示,Heckman二阶段模型的表现优于直接忽略缺失样本数据的审查模型,更接近标准模型的结果。这表明拒绝推论能够有效解决信用评分建模中数据缺失导致的样本选择偏差,提高信用评分模型的有效性和预测能力。
[期刊] 统计研究
[作者]
黎春 周振宇
随着我国金融市场的蓬勃发展,信用评价中的拒绝推断问题越来越受到重视。针对信用评分模型中存在的有类别标签的样本占比低,并且样本中的类别分布不平衡等问题,本文在半监督学习技术与集成学习理论的基础上,提出了一种新的算法——BCT算法。该算法通过使用动态Bagging生成多个子分类器,引入分类阈值参数来解决样本类别分布不平衡问题,以及设定早停止条件来避免算法迭代过程中存在的过拟合风险,以此对传统半监督协同训练法进行改进。通过在5个真实数据集上的实证分析发现,在不同数据集与不同拒绝比例下,BCT算法的性能均优于其他6种有监督学习和半监督学习算法的信用评分模型,显示了BCT算法具有良好的模型泛化性能和更高的模型评价能力。
[期刊] 南方金融
[作者]
杨绍基 范闽
信用评分模型在构建过程中,样本数据通常仅是那些贷款申请被接受,贷款违约与否信息能被观测到的数据,这一样本数据缺陷导致模型在应用中出现被称为拒绝偏差的参数估计偏误,影响了模型的预测准确度。本文的研究采用微观计量经济学中的Heckit方法,借助商业银行的住房按揭贷款微观数据对信用评分模型的拒绝偏差问题进行实证研究。研究结果表明住房按揭贷款信用评分模型存在拒绝偏差,而经过Hecikt方法纠正的信用评分模型能有效地提高模型的预测能力。
关键词：
信用评分模型 拒绝偏差 Heckit
[期刊] 统计研究
[作者]
石庆焱
The paper presents a method to establish a new model to score personal credibility.It firstly establishes a model of neural network.And secondly uses Logistics regression to construct a final model by applying the result (probability of default) of the neural network model.The experimental analysis shows that the new model is more stable than neural network model, and the forecasting accuracy of the new model is higher than simply using Logistic regression method.
关键词：
信用评分 神经网络 Logistic回归
[期刊] 商业研究
[作者]
张杰 王凡
利用支持向量机(SVM)-Logistic回归的混合两阶段模型来对上市公司信用风险进行评价。通过Logistic回归分析来对SVM的输出结果进行修正,降低了传统SVM方法的经验风险,提高了分类准确率。对SVM-Logistic回归模型、SVM和神经网络-Logistic回归模型进行实证比较,结果表明,支持向量机-Logistic回归模型的总判别准确率高于其他判别模型。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
周涛
基于ELM理论,构建网上信任的两阶段发展模型。认为由于用户较低的动机或能力,初始信任的形成和发展将经由外围路线受到声誉、结构保障、信任倾向、网站质量等因素的影响。随着用户与网站持续的交互,其动机或能力得到提高,使得重复信任的发展经由中心路线,受到服务质量、网站质量、满意度、熟悉度等因素的影响。信任包括4个维度:能力、善意、诚实、可预测性,将影响用户行为动机和实际行为。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王立岩
文章在对城市环保治理效率构成要素分解的基础上,构建了评价城市环保治理效率的一级效率指标体系和二级效率指标体系。以山东省15个城市数据为样本进行了实证研究,分两阶段运用DEA模型计算并评价了各个城市的环保治理效率;结合实证研究结果提出了提高城市环保治理效率的对策。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
刘怡雯
随着金融市场的日渐完善,信用担保的使用日趋频繁。目前对担保的定价是在单阶段清偿的前提下,采用经验定价和单阶段期权定价两种方法。注意到在担保中存在很多展期的情况。据此,本文通过期权定价与VaR两种方法构造了两阶段担保定价模型。
关键词：
信用担保 定价模型 金融市场
[期刊] 运筹与管理
[作者]
周颖颖 秦学志 王玥
应用我国金融市场数据估计信用风险强度模型参数时,常遇到由小样本而导致的偏差问题,对此本文提出了两阶段MCMC参数估计方法:第一阶段用Lee和Mykland的跳辨识方法估计跳跃项参数;第二阶段用MC-MC方法估计扩散和漂移项参数。误差分析的结果表明两阶段MCMC方法小样本下信用风险模型参数估计的效果要明显好于单纯的MCMC方法。作为应用,采用我国第一支个人住房抵押贷款支持证券"建元2005-1"的违约和提前还款数据,估计了信用风险强度模型的参数。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李彦辰 王应明 王亮
传统的资源约束型两阶段DEA模型主观地运用"算术平均"或"几何平均"方法将各阶段效率集结来度量整体效率,忽视了各阶段资源投入产出要素的动态配置信息,从而不能客观地评估决策单元的效率得分。文章构建的模型充分考虑了各阶段投入产出要素的动态配置信息,无需事先主观设定各阶段效率的组合关系。此外,针对整体效率最优的求解方案不唯一所导致的效率分解结果也不唯一的问题,构建了资源约束型的效率分解模型,并用一个实例证明了方法的合理性。
[期刊] 软科学
[作者]
李兰冰
以数据包络分析法为理论工具,从生产效率的视角对我国铁路经营效率进行总体评价与定量分析,并在第二阶段通过Tobit模型对铁路生产无效率的影响因素予以识别。研究发现:(1)我国铁路总体上生产效率较低,纯技术无效率是主要根源;(2)东部是铁路最发达的地区,规模无效率和纯技术无效率分别是东部和中西部地区无效率的根源;(3)铁路普遍存在投入拥挤和产出不足的现象,中西部地区程度远高于东部地区;(4)经济发达程度、人口总数、铁路经营管理水平、铁路路网密度和公路路网密度是影响铁路生产无效率的主要因素。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
吴辉 昂胜 杨锋
针对两阶段系统交叉效率值不唯一的问题,现有解决方法大多假设决策者完全理性,忽略了决策者心理因素对评价过程的影响。本文构建以平均值为新的参考点,分别在集中和分散决策环境下建立基于前景理论的两阶段DEA交叉效率评价模型,通过实际算例验证模型的可行性和有效性。
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