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个人信用风险评分的贝叶斯有偏连接模型研究
被引量：
4
1
作者
史小康
何晓群
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2015年第2期3-8,共6页
经典Logistic回归模型与Probit回归模型的连接函数都是固定的对称连接函数,数据的不平衡性使这两个对称连接模型的参数估计偏差和均方误差显著上升,预测效果也会下降。在潜变量模型的基础上,将非对称连接函数的思想引入到信用风险评分中...
经典Logistic回归模型与Probit回归模型的连接函数都是固定的对称连接函数,数据的不平衡性使这两个对称连接模型的参数估计偏差和均方误差显著上升,预测效果也会下降。在潜变量模型的基础上,将非对称连接函数的思想引入到信用风险评分中,采用贝叶斯估计和Gibbs抽样对有偏连接模型中的参数进行估计。实证结果表明:两类有偏连接模型对对称连接模型的改造是成功的,并兼备其系数可解释的优点。
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关键词
信用风险
贝叶斯
有偏连接模型
GIBBS抽样
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题名
个人信用风险评分的贝叶斯有偏连接模型研究
被引量：
4
1
作者
史小康
何晓群
机构
中国人民大学应用统计科学研究中心
出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2015年第2期3-8,共6页
基金
国家社会科学基金项目<个人信用评级的统计建模研究与应用>(13BTJ004)
文摘
经典Logistic回归模型与Probit回归模型的连接函数都是固定的对称连接函数,数据的不平衡性使这两个对称连接模型的参数估计偏差和均方误差显著上升,预测效果也会下降。在潜变量模型的基础上,将非对称连接函数的思想引入到信用风险评分中,采用贝叶斯估计和Gibbs抽样对有偏连接模型中的参数进行估计。实证结果表明:两类有偏连接模型对对称连接模型的改造是成功的,并兼备其系数可解释的优点。
关键词
信用风险
贝叶斯
有偏连接模型
GIBBS抽样
Keywords
credit risk
Bayesian
skewed link models
Gibbs sample
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
F224.0 [经济管理—国民经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
个人信用风险评分的贝叶斯有偏连接模型研究
史小康
何晓群
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2015
4
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