【摘 要】
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中国人保守的消费习惯使得信用评级建模数据违约率较低,数据呈现出不平衡的特点,这种不平衡性对logistic回归模型的预测效果带来负面影响。本文将非对称连接函数的思想引入到
【机 构】
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中国人民大学应用统计科学研究中心;
【基金项目】
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国家社科基金项目(批准号:13BTJ004)阶段性成果
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中国人保守的消费习惯使得信用评级建模数据违约率较低,数据呈现出不平衡的特点,这种不平衡性对logistic回归模型的预测效果带来负面影响。本文将非对称连接函数的思想引入到信用评级中,将有偏logistic分布的分布函数作为连接函数的反函数,利用实际数据来估计偏度参数和回归系数。研究表明,有偏logistic回归的预测效果优于普通logistic回归,并且在10%的违约数据集中,有偏logistic回归的表现还优于决策树、神经网络和支持向量机。
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