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基于类别不平衡的企业信用风险违约测度探索——以制造业上市公司为例
被引量：
3
1
作者
郭畅
《重庆工商大学学报（自然科学版）》
2021年第1期113-119,共7页
针对所获取的类别不平衡的深沪A股制造业上市公司财务数据,为了预测制造业上市公司信用违约情况,提出基于欠采样改进的Lasso-Logistic模型;首先通过计算WOE和IV值,剔除风险识别能力和稳定性较差的变量,接着从“数据”层面对现有的Lasso-...
针对所获取的类别不平衡的深沪A股制造业上市公司财务数据,为了预测制造业上市公司信用违约情况,提出基于欠采样改进的Lasso-Logistic模型;首先通过计算WOE和IV值,剔除风险识别能力和稳定性较差的变量,接着从“数据”层面对现有的Lasso-Logistic模型进行批量欠采样处理,最后结合“算法”层面对Lasso-Logistic子模型的预测概率进行简单平均集成来研究模型的改进效果;结果表明,从模型整体效果的测度指标AUC值和区分度指标KS值来看,基于欠采样改进的带有变量筛选能力的Batch-US-LLR模型能有效提升企业信用风险违约测度的效果,对完善企业风险预警机制,提升违约风险识别能力具有可行性和有效性。
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关键词
信用风险
类别不平衡
Lasso-Logistic
batch
-
us
-
llr
集成
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题名
基于类别不平衡的企业信用风险违约测度探索——以制造业上市公司为例
被引量：
3
1
作者
郭畅
机构
安徽大学经济学院
出处
《重庆工商大学学报（自然科学版）》
2021年第1期113-119,共7页
文摘
针对所获取的类别不平衡的深沪A股制造业上市公司财务数据,为了预测制造业上市公司信用违约情况,提出基于欠采样改进的Lasso-Logistic模型;首先通过计算WOE和IV值,剔除风险识别能力和稳定性较差的变量,接着从“数据”层面对现有的Lasso-Logistic模型进行批量欠采样处理,最后结合“算法”层面对Lasso-Logistic子模型的预测概率进行简单平均集成来研究模型的改进效果;结果表明,从模型整体效果的测度指标AUC值和区分度指标KS值来看,基于欠采样改进的带有变量筛选能力的Batch-US-LLR模型能有效提升企业信用风险违约测度的效果,对完善企业风险预警机制,提升违约风险识别能力具有可行性和有效性。
关键词
信用风险
类别不平衡
Lasso-Logistic
batch
-
us
-
llr
集成
Keywords
credit risk
class imbalance
Lasso-Logistic
batch
-
us
-
llr
integration
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
F382 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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作者
出处
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1
基于类别不平衡的企业信用风险违约测度探索——以制造业上市公司为例
郭畅
《重庆工商大学学报（自然科学版）》
2021
3
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