半?yún)?shù)信用評分模型.pdf

1、信用評分是統(tǒng)計學和運籌學在金融和銀行業(yè)最成功的應用之一，同時也是最早開發(fā)的金融風險管理工具之一.建立信用評分模型的統(tǒng)計學方法有很多，傳統(tǒng)的參數(shù)方法有線性回歸、Logistic回歸等，非參數(shù)方法有最近鄰方法等，但是使用半?yún)?shù)回歸模型的相關文獻還很少.半?yún)?shù)回歸模型自上世紀八十年代誕生以來一直是被研究很多的一種重要的統(tǒng)計模型，這種模型同時含有參數(shù)分量和非參數(shù)分量，具有良好的解釋能力和適應性.本文在各種文獻的基礎上，介紹了信用評分的發(fā)展歷史、

2、評分方法、評分模型等，在已有的線性回歸模型和Logistic回歸模型的基礎上引入半?yún)?shù)方法，使用廣義部分線性模型E（Y｜X，T）=f（Xτβ+g（T））對傳統(tǒng)的評分卡模型進行改進，其中f（·）是一個已知函數(shù)，β是未知的參數(shù)分量，g（·）是未知函數(shù)，然后根據(jù)數(shù)據(jù)的特點使用擬似然方法進行估計，討論了相關的估計理論、計算過程、窗寬選擇等，最后使用數(shù)值模擬將新的評分卡和傳統(tǒng)評分卡作比較，通過對比識別率證明新評分卡的優(yōu)越性. 本文主要成果

3、t在傳統(tǒng)方法中，申請人是好客戶的概率被表示為P（Y=1｜X）=f（Xτβ），本文使用廣義部分線性模型將這一模型推廣到更為一般的情況，將申請人是好客戶的概率被表示為P（Y=1｜X，T）=（Xτβ+g（T））因此新的評分模型相對傳統(tǒng)方法適應性更強，同時避免了使用最近鄰方法等非參數(shù)方法時無法給出特征變量的評價系數(shù)的缺點.通過模擬研究對新的評分卡在有限樣本下的表現(xiàn)進行評估，通過與傳統(tǒng)評分卡作對比證明新的評分卡在識別率方面的優(yōu)點.本文的創(chuàng)新點：將