【摘 要】
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近年来,我国消费金融发展迅速,但同时也面临着更加复杂的欺诈和信用风险,为了更好地对消费金融中借贷客户的信用风险进行监测,本文提出了基于稀疏结构连续比率模型的风控方法
【机 构】
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厦门大学经济学院,北京众信利民信息技术有限公司,南京财经大学经济学院统计系
【基金项目】
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教育部人文社科研究青年基金“基于半监督学习的消费金融风控方法与应用研究”(20YJC910004),全国统计科学研究重大项目“多源数据融合的无监督学习方法及其应用”(2019LD02),国家自然科学基金面上项目“基于多源信息融合的高维分类方法及其在信用评分中的应用”(72071169)
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近年来,我国消费金融发展迅速,但同时也面临着更加复杂的欺诈和信用风险,为了更好地对消费金融中借贷客户的信用风险进行监测,本文提出了基于稀疏结构连续比率模型的风控方法。相对于传统的二分类模型,该模型的特点是可以处理借贷客户被分为三类或三类以上的有序数据,估计系数的同时能从众多纷繁复杂的数据中自动筛选重要变量,并在变量筛选过程中考虑不同子模型系数的结构特征。通过蒙特卡洛模拟发现,本文所提出的稀疏结构连续比率模型在分类泛化误差和变量筛选上的表现都较好。最后将本文提出的模型应用到实际的消费金融信用风险分析中,针对
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