羅昊　韓瑞珠

作者簡介：羅昊（1991-），男，漢，碩士研究生，東南大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院系統(tǒng)工程研究所，研究方向：金融統(tǒng)計。

韓瑞珠（1959-），女，博士，教授，碩士生導(dǎo)師，東南大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院系統(tǒng)工程研究所。

摘要：本文研究將變量的信息價值作為自適應(yīng)LASSO變量選擇中懲罰項的權(quán)重，對考慮了供應(yīng)鏈融資相關(guān)變量的信用評分變量集合進行變量選擇，建立logistic信用評分模型。通過ROC曲線和KS值等指標(biāo)對比逐步回歸和LASSO變量選擇建立的模型，得到了基于自適應(yīng)LASSO變量選擇的Logistic信用評分模型具有更好的風(fēng)險區(qū)分能力以及預(yù)測的準(zhǔn)確性的結(jié)論。

關(guān)鍵詞：自適應(yīng)LASSO；信息價值；Logistic信用評分模型

信用評分模型是銀行等金融機構(gòu)根據(jù)客戶的信用歷史資料，建立計量模型來得到不同等級客戶的信用分?jǐn)?shù)，從而決定客戶可以持有的金額權(quán)限，以保證還款等業(yè)務(wù)的安全性。隨著現(xiàn)代社會經(jīng)濟的發(fā)展，個人和企業(yè)越來越多的參與到金融活動中，這對信用評分模型的發(fā)展提出了更高的要求。商業(yè)銀行主要還是基于統(tǒng)計模型來劃分客戶的信用等級，對于企業(yè)客戶，銀行主要會從企業(yè)的各項財務(wù)指標(biāo)來選取變量建立評分模型。目前在如何選擇合適的變量來建模這個關(guān)鍵點上，普遍存在兩方面的誤區(qū)。一方面由于無法識別哪些是重要變量，哪些是無關(guān)變量，人們會傾向于選用盡可能多的自變量，這樣做雖然避免了遺漏變量帶來的模型偏差，可是過多的變量進入模型會導(dǎo)致相關(guān)性的變量同時進入模型帶來的共線性問題，以及對模型的估計系數(shù)的大小和符號正負帶來影響，而且無關(guān)變量的選入還會降低模型的精度，對理解變量之間的關(guān)系造成一定程度的干擾。另一方面是研究中常常忽視了變量選擇和設(shè)定的問題，為了方便自己的研究和收集數(shù)據(jù)，從自己的主觀判斷選擇研究變量，建立的模型缺乏有力的科學(xué)依據(jù)，這極大的減弱了該模型的說服力以及結(jié)論的可靠性。因此，為了確保模型設(shè)定的正確性，建立模型之前進行變量選擇是必不可少的一項工作。

本文選擇Logistic回歸方程建立信用評分模型，采用自適應(yīng)LASSO來進行建模的變量選擇過程，其中考慮變量的信息價值作為自適應(yīng)LASSO懲罰項權(quán)重，以期望通過自適應(yīng)LASSO變量選擇得到最優(yōu)的Logistic信用評分模型。

三、小結(jié)

通過理論證明了基于信息價值IV作為自適應(yīng)LASSO方法的懲罰權(quán)重來進行變量選擇，建立的Logistic回歸模型參數(shù)估計量具有Oracle性質(zhì)。實證分析階段，三種模型中自適應(yīng)LASSO建立的Logistic信用評分模型對企業(yè)信用風(fēng)險的識別正確率最高，相比較其他兩個模型具有較大的優(yōu)勢，這也顯示出了將信息價值作為變量權(quán)重加入自適應(yīng)LASSO變量選擇中來建立模型的優(yōu)越性。本文的不足之處是沒有考慮模型在不同環(huán)境、不同時點下是否仍能夠保持良好的精確性，因而進一步研究將重點嘗試建立動態(tài)信用評分模型來檢驗?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性。（作者單位：東南大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院系統(tǒng)工程研究所）

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