【摘 要】
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大数据时代企业征信数据出现了较为明显的成组现象,这对企业信用风险预警模型的开发提出了新的挑战.文章在Cox比例风险模型框架下,引入bi-level组变量选择方法筛选影响企业信
【机 构】
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重庆工商大学工商管理学院,重庆400067;北京物质学院信息学院,北京101149;中国人民银行征信中心博士后工作站,北京100031
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大数据时代企业征信数据出现了较为明显的成组现象,这对企业信用风险预警模型的开发提出了新的挑战.文章在Cox比例风险模型框架下,引入bi-level组变量选择方法筛选影响企业信用风险因素.数值模拟及实证研究表明,文章引用的模型要优于基于Group Lasso、Lasso罚及不加罚的Cox模型,且每股未分配利润、资产报酬率、营业利润/营业总收入三个指标对企业信用风险具有显著的负向效应.
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