基于二元分位數(shù)回歸視角的信用評(píng)估方法與應(yīng)用.pdf

1、信用評(píng)估在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮了重要的作用，受到了理論研究與實(shí)踐部門的共同關(guān)注，使得信用度量和管理技術(shù)不斷得到發(fā)展。然而，國(guó)內(nèi)已有信用評(píng)估工作只是在均值框架下開(kāi)展，難以揭示經(jīng)濟(jì)行為的異質(zhì)性。分位數(shù)回歸能夠刻畫(huà)解釋變量對(duì)響應(yīng)變量在不同分位點(diǎn)處的影響，從而成功解釋現(xiàn)實(shí)世界中普遍存在的異質(zhì)性現(xiàn)象。針對(duì)信用數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和信用行為的異質(zhì)性，本文基于分位數(shù)回歸開(kāi)展了兩個(gè)方面的研究工作，拓展了國(guó)內(nèi)已有研究。
　　首先，基于普通二元選擇分位數(shù)回歸建立了

2、中國(guó)上市公司信用評(píng)估方法。二元選擇分位數(shù)回歸是二元選擇均值回歸在分位數(shù)框架下的推廣，能夠更好地揭示解釋變量對(duì)響應(yīng)變量在不同分位點(diǎn)處的異質(zhì)影響，從而可以更加準(zhǔn)確地描述與預(yù)測(cè)二元選擇行為。通過(guò)數(shù)值模擬和實(shí)證研究，比較了二元選擇分位數(shù)回歸模型與二元選擇均值回歸模型的信用評(píng)估能力，表明二元選擇分位數(shù)回歸模型具有更好的判別能力和穩(wěn)健性，且可以揭示信用影響因素對(duì)信用的異質(zhì)影響。其次，應(yīng)用Lasso二元選擇分位數(shù)回歸模型于中國(guó)上市公司信用評(píng)估，一方面

3、通過(guò)Lasso變量選擇功能，從眾多的信用影響因素中識(shí)別出關(guān)鍵因素;另一方面通過(guò)分位數(shù)回歸細(xì)致描繪各個(gè)關(guān)鍵因素對(duì)信用的異質(zhì)影響，提供更為全面和詳細(xì)的信用評(píng)估信息。本文改進(jìn)了已有的Lasso二元選擇分位數(shù)回歸模型，從而提高了參數(shù)估計(jì)效率和變量選擇能力。通過(guò)數(shù)值模擬和實(shí)證研究，將本文模型與Logit模型、Lasso-Logit模型和支持向量機(jī)進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)前者不但具備良好的變量選擇能力而且可以獲得最佳的評(píng)估效果。
　　本文研究工作具有一