基于二元分位數(shù)回歸視角的信用評估方法與應用.pdf

1、信用評估在市場經(jīng)濟中發(fā)揮了重要的作用，受到了理論研究與實踐部門的共同關注，使得信用度量和管理技術不斷得到發(fā)展。然而，國內已有信用評估工作只是在均值框架下開展，難以揭示經(jīng)濟行為的異質性。分位數(shù)回歸能夠刻畫解釋變量對響應變量在不同分位點處的影響，從而成功解釋現(xiàn)實世界中普遍存在的異質性現(xiàn)象。針對信用數(shù)據(jù)的復雜性和信用行為的異質性，本文基于分位數(shù)回歸開展了兩個方面的研究工作，拓展了國內已有研究。
　　首先，基于普通二元選擇分位數(shù)回歸建立了

2、中國上市公司信用評估方法。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響應變量在不同分位點處的異質影響，從而可以更加準確地描述與預測二元選擇行為。通過數(shù)值模擬和實證研究，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信用的異質影響。其次，應用Lasso二元選擇分位數(shù)回歸模型于中國上市公司信用評估，一方面

3、通過Lasso變量選擇功能，從眾多的信用影響因素中識別出關鍵因素;另一方面通過分位數(shù)回歸細致描繪各個關鍵因素對信用的異質影響，提供更為全面和詳細的信用評估信息。本文改進了已有的Lasso二元選擇分位數(shù)回歸模型，從而提高了參數(shù)估計效率和變量選擇能力。通過數(shù)值模擬和實證研究，將本文模型與Logit模型、Lasso-Logit模型和支持向量機進行對比，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估效果。
　　本文研究工作具有一