對于保理公司來說,授信額度的計算與客戶的違約可能性顯得尤為重要。但在現(xiàn)實生活中,往往會出現(xiàn)客戶資料缺失的情況發(fā)生。因此,本文就此類問題進行了分析并建立相關(guān)模型。采用KNN填補法填充缺失數(shù)據(jù),并利用主成分分析法、邏輯回歸構(gòu)建違約率模型。采用向前逐步回歸法、多元線性回歸,得到授信額度估算模型。最后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行二分類回歸,提供保守型公司和風(fēng)險型公司的兩個不同標準來判斷客戶是否違約。實證結(jié)果表明,模型可以作為較為理想的預(yù)測工具。 

【文章來源】：現(xiàn)代商業(yè). 2019,(36)

【文章頁數(shù)】：2 頁

【文章目錄】：
一、引言
二、理論和研究假設(shè)
    (一)KNN填充算法
    (二)主成分分析(PCA)模型
    (三)logistic模型
    (四)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
三、研究方法
    (一)描述性統(tǒng)計
    (二)檢驗是否服從正態(tài)分布
    (三)進行標準化處理
    (四)剔除異常值與缺失值
四、數(shù)據(jù)分析
    (一)KNN填充
    (二)主成分降維
    (三)邏輯回歸
        1. 數(shù)據(jù)代入。
        2. 模型檢驗。
    (四)逐步回歸法
    (五)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測
        1. 保守型保理公司。
        2. 風(fēng)險型保理公司。
五、討論與結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于信用風(fēng)險度的商業(yè)銀行風(fēng)險評估模型研究[J]. 王建新,于立勇.  管理工程學(xué)報. 2007(04)
[2]基于具有吸收態(tài)馬爾可夫鏈的銀行逾期貸款風(fēng)險分析[J]. 于立勇,李漢鈴,關(guān)龍.  數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究. 2000(11)



本文編號：3577196