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[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] 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] 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] 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] 南开管理评论
[作者]
刘军 王未 吴隆增 许浚 李锦堃
初入职场,大学生员工希望被组织接纳而不是被边缘化。本文试图建模表现在如同"政治舞台"的职场中员工努力避免被边缘化的过程。为达到以上研究目标,执行了两项研究:预研究在国务院11个部委机关的公务员群体中收集数据,开发了职场边缘化的测量工具;主研究对16家制造型企业中的343个员工、662个同事及343个直接领导的配对数据进行实证分析,发现员工工作绩效、公民行为以及与上司的私人关系(Guanxi)与职场边缘化之间呈负向关联。相对而言,在政治氛围淡漠的企业中,上司关系与职场边缘化之间的负向关联更强。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵明涛 许晓丽
文章基于纵向数据研究一般半参数模型y=XTβ+f(t)+ε,其中β为未知的回归系数,f(t)为未知平滑函数,ε为零均值随机误差项。利用基函数对f(t)进行展开近似,构造关于β和基函数系数γ的二次推断函数,然后利用割线法法求出β和γ的二次推断函数估计。最后给出估计的大样本性质,并通过数值方法得到了较好的模拟结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵明涛 何晓群
文章研究了纵向数据非参数模型y=f(t)+ε,其中f(t)为未知平滑函数,ε为零均值随机误差项。我们选取一组基函数对f(t)进行基函数展开近似,然后构造关于基函数系数的二次推断函数,利用New ton-Raphson迭代方法得到基函数系数的估计值,进而得到未知平滑函数f(t)的拟合估计。理论结果显示,所得到的基函数系数估计有相合性和渐近正态性。最后通过数值方法得到了较好的模拟结果。
[期刊] 统计研究
[作者]
张波 范超
本文基于再生核希尔伯特空间中的再生核,将核技巧与高斯-赛责尔迭代算法相结合,提出了具有核化函数的部分线性模型(PLMKF)及其算法收敛性条件等相关内容,具体包括:(1)基于OLS的PLMKF;(2)基于岭估计的PLMKF;(3)基于GLS的PLMKF;(4)基于多核学习的PLMKF。它们构成了PLMKF家族,具有一定的相互转化关系。在数值模拟中,本文验证了各个算法的有效性,比较了基于OLS与GLS、单核与多核的PLMKF模拟结果。实际应用中,在大幅外推情景下,PLMKF仍保持了良好的泛化能力,预测精度高于PLM、GAM和SVR。
关键词：
再生核 核技巧 核化回归 半参数模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
程豪 晏振
随着数据收集技术和存储技术的发展,数据呈现出连续、动态的函数曲线特征。作为一种处理时间序列数据的理想分析工具,文章借助函数型回归模型,考虑到2013年前后国家统计局城乡住户收支与生活状况相关调查在调查范围、调查方法和指标口径方面的差异,从城镇和农村两个维度分别研究2002—2012年和2013—2018年中国消费函数动态变化情况。
关键词：
函数型回归 消费函数 动态分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
田密 罗幼喜
针对协变量是函数型、响应变量是标量的多元函数型回归模型，文章提出了函数系数基于再生核Hilbert空间展开的变量选择方法。首先，利用带积分余项的泰勒展开式和再生核Hilbert空间内积性质将模型转化为结构化形式，其次，通过自适应弹性网惩罚对结构化模型中的组间和组内系数同时进行压缩。结果证明了这种压缩估计具有Oracle性质，蒙特卡罗模拟结果也显示新方法在不同样本量、不同噪声和变量相关性干扰下均优于基于普通基函数展开的变量选择方法，且尤其适用于原始协变量高度相关的情形。最后，通过分析一个商品房平均销售价格影响因素数据演示了新方法的应用。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
丁飞鹏
本文将个体效应与模型的线性部分和非线性部分同时进行估计,构建了惩罚二次推断函数估计法,估计了个体内具有自相关结构的随机效应部分线性单指数动态面板模型。该方法的优点是能够克服由个体效应引起的内生性问题,因此无论滞后因变量处于线性部分还是处于非参数部分均可得到一致有效的估计。进一步,本文证明了该估计方法的一致性和渐近正态性,同时还用Monte Carlo模拟实验评估了该估计方法在有限样本下的表现。
关键词：
单指数模型 动态面板模型 二次推断函数
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵明涛 何晓群
文章研究纵向数据非参数模型y=f(t)+ε,其中f(t)为未知平滑函数,ε为零均值随机误差项。我们选取一组基函数对f(t)进行展开近似,然后构造关于基函数系数的修正二次推断函数,利用割线法得到基函数系数的估计值,进而得到未知平滑函数f(t)的拟合估计。最后给出基函数系数估计的相合性和渐近正态性,并通过数值方法得到了较好的模拟结果。
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