基于Lasso逻辑回归模型的个人信用风险预警方法——方匡南（共12页）

简介：
本文介绍了一种结合Lasso和逻辑回归技术的新型个人信用风险评估模型。该模型通过精简变量集并优化预测准确性，为有效识别潜在信贷违约提供了新的视角。作者方匡南深入探讨了此方法的应用潜力及其在金融风险管理中的重要作用。文章共计12页，详细阐述了研究过程与结论。 将Lasso-Logistic模型应用于个人信用评估过程中，在模拟实验中发现逐步回归方法往往会保留一些不重要的变量，并且选择正确模型的概率较低。相比之下，Lasso不仅能够更快地完成计算任务，还能同时进行变量筛选与参数估计，并能更准确地识别出关键的变量。通过使用信用卡消费信贷违约数据对我国个人信用评估进行了实证分析后发现，相较于全变量Logistic模型和逐步回归Logistic模型，Lasso-Logistic模型更能有效抓住影响消费信用风险的关键因素，并且其预测准确性也更高。