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题名基于半参数方法进行拒绝推断的信用评级模型
被引量：9
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作者
夏利宇
何晓群
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机构
国网能源研究院有限公司
中国人民大学应用统计科学研究中心
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出处
《管理评论》
CSSCI
北大核心
2018年第10期40-48,共9页
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基金
教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(15JJD910002)
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文摘
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。
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关键词
信用评级模型
拒绝推断
半参数估计
非随机缺失
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Keywords
credit score model
reject inference
semi-parametric estimation
non-ignorable missing
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分类号
F832.4
[经济管理—金融学]
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题名基于半参数估计的非随机缺失样本分类
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作者
夏利宇
王蕾
刘赛可
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机构
中国人民大学应用统计科学研究中心
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第8期17-20,共4页
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基金
教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(15JJD910002)
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文摘
因变量非随机缺失是指样本中因变量的缺失机制与其自身特征高度相关,由于样本缺失具有选择性而不再适合推断总体特征。文章借鉴非随机缺失数据均值泛函估计的思想,运用基于指数倾斜的半参数模型解决非随机缺失样本的二分类问题,结合8类因变量缺失情形进行数值模拟研究,将半参数模型对非随机缺失样本的分类效果与Logit模型、SVM模型、决策树模型进行比较,实证结果表明,半参数方法的分类效果具有明显优势。
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关键词
非随机缺失
二分类
半参数
指数倾斜
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Keywords
non-ignorable missing
binary classification
semi-parameter estimation
exponential tilting
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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