惩罚变量选择方法比较分析及其在信用卡信用风险中的应用

【摘要】随着信息化时代的发展,带来了大量数据的产生。无论生物医学、机械制造、经济金融以及机器学习、互联网信息等各个领域都迎来了大数据的挑战。因此,从众多的信息中提取出有用的信息进行分析很有必要。其中变量选择就是一种提取信息的重要方法,并成为了近几十年来统计学的研究热点。在经济金融领域中,随着商业银行的信用卡业务显的增加,现行的信用卡信用风险评分制度由于信贷信息不对称等因素往往不能高速有效的判断其风险。但是加入过多的用户信息却又因为变量过多导致估计偏差,计算上也更为复杂,且构建的信用卡信用风险模型的稳定性差,预测精度往往不理想。因此,将变量选择方法应用在信用卡信用风险评估上具有重要意义。而惩罚变量选择的方法在信用卡信用风险上的研究较少。因此本文考虑对惩罚变量选择方法进行对比研究并将其应用于信用卡信用风险评估。本文首先将惩罚变量选择方法进行分类整理,总结了不同变量选择方法的特征、区别及优缺点。然后将多种不同类型的变量选择方法在不同数据结构、系数和样本量的情况下进行蒙特卡洛模拟分析。其中数据结构考虑了有无组结构以及变量的相关性；系数考虑了符号和组内零变量；样本量考虑了n<p和n>p的情况。模拟结果通过FNR、FPR以及模型误差等3各指标对这些惩罚变量选择方法在不同情况下变量选择和参数估计情况进行了对比分析,以及针对不同情况提出了惩罚变量选择方法的使用建议。模拟分析表明,双层变量选择方法中的GroupBridge在不同数据类型的情况下都有较好的变量选择和参数估计效果。在此基础上,本文将其中主要的惩罚变量选择方法应用到信用卡信用风险评估问题的研究,比较得出惩罚变量选择方法结果在训练集和测试集上都优于全变量Logistic模型以及逐步回归模型。并发现分期、逾期、性别、工龄、学历、职业以及紧急联络人等13个方面的信息在信用卡信用风险评估有重要作用。
【作者】姜叶飞；
【导师】谢邦昌；
【作者基本信息】厦门大学，统计学，2014，硕士
【关键词】惩罚变量选择；Logistic模型；蒙特卡洛模拟；信用卡；信用风险；

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