本文選題：上市公司 + 信用風(fēng)險��； 參考：《數(shù)理統(tǒng)計與管理》2012年06期

【摘要】：當(dāng)前上市公司信用風(fēng)險數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出的高維度以及高相關(guān)性的特點嚴(yán)重影響了信用風(fēng)險模型的準(zhǔn)確性。為此本文結(jié)合已有算法以及信用風(fēng)險模型的特點設(shè)計了一種新的基于非參數(shù)的變量選擇方法。通過該方法對上市公司用風(fēng)險相關(guān)變量進行分析篩選可以消除數(shù)據(jù)集中包含的噪聲變量以及線性相關(guān)變量。本文同時還針對該方法設(shè)計了高變量維度下最優(yōu)解求解算法。文章以Logistic模型為例對上市公司信用風(fēng)險做了實證分析,研究結(jié)果表明與以往的變量選擇方法相比該方法可以有效的降低數(shù)據(jù)維度,消除變量間的相關(guān)性,并同時提高模型的可靠性和預(yù)測精度。
[Abstract]:At present, the characteristics of high dimension and high correlation of credit risk data of listed companies seriously affect the accuracy of credit risk model.In this paper, a new variable selection method based on non-parameter is designed based on the existing algorithms and the characteristics of credit risk model.By using this method, we can eliminate the noise variables and linear correlation variables in the data set by analyzing and screening the risk related variables of listed companies.At the same time, this paper designs an algorithm for solving the optimal solution in high variable dimension.This paper takes the Logistic model as an example to analyze the credit risk of listed companies. The results show that this method can effectively reduce the data dimension and eliminate the correlation between variables compared with the previous variable selection method.At the same time, the reliability and prediction accuracy of the model are improved.
【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)統(tǒng)計與金融系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目(71001095) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金(20103402120010)
【分類號】：F224;F276.6;F832.51

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1770871