个人信用评级模型的指标选择方法
文献类型：期刊
作者：史小康[1]
机构：[1]中国人民大学统计学院
[2]中国人民大学统计学院
年：2014
期刊名称：统计与决策
期：23
页码范围：41-43
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1002-6487
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjyjc201423010.aspx
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关键词：信用评级;指标选择;过滤法
摘要：目前个人信用评级建模的数据呈现出高维度的特点,其中的无关变量和冗余变量对模型的简洁性、训练时间和预测精度都会产生不利影响,文章利用数据离散化的方法设计了一种新的变量选择方法,将最终被合并为一个区间的变量剔除,最后利用Logistic回归对变量选择前后模型的拟合情况、预测情况和误判概率进行了比较.结果表明这种方法对连续和离散的有序变量都具有良好的筛选作用,可以与目前信用评分中的IV统计量原则、Gini指数原则和卡方检验等离散变量的筛选方法互为补充.
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