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基于网络关系的分类变量预测研究

统计研究 2024年第1期41卷 148-156页

作者：丁月方匡南兰伟徐顺西南交通大学经济管理学院西南交通大学服务科学与创新四川省重点实验室厦门大学经济学院西南财经大学统计学院和统计研究中心四川新网银行

传统的预测方法通常基于个体的协变量信息进行建模和预测,少有考虑个体间的网络结构信息。事实上,网络节点间的关联信息能够为节点的响应变量预测提供信息,为此本文提出网络标签传播算法。基于半监督学习框架,以邻接矩阵为节点相似性推... 详细信息

传统的预测方法通常基于个体的协变量信息进行建模和预测,少有考虑个体间的网络结构信息。事实上,网络节点间的关联信息能够为节点的响应变量预测提供信息,为此本文提出网络标签传播算法。基于半监督学习框架,以邻接矩阵为节点相似性推断依据,通过节点间的连接信息和已知节点的响应变量信息,来推断未知节点的响应变量信息。该算法适用于响应变量为分类变量的不完整网络数据。在网络服从随机分块模型的设定下,本文证明了该算法能够一致地预测未知节点的响应变量。数值模拟和实证数据分析结果显示,该算法预测效果较好。

关键词：不完整网络网络插补网络标签传播分类变量信用风险评估

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基于半监督支持向量机的信用评分模型

中国管理科学 2024年第3期32卷 1-8页

作者：陈耸于秀运邱涌钦方匡南台州学院小微金融学院浙江台州318000 厦门大学经济学院福建厦门361005

针对信用评分中有标记样本获取难度大、成本高的问题,本文提出一种新的基于半监督支持向量机的信用评分模型。通过给未标记样本引入新的参数,使得模型无需满足随机缺失假设,具有良好的适用性。同时,在损失函数中加入半监督部分鼓励有标... 详细信息

针对信用评分中有标记样本获取难度大、成本高的问题,本文提出一种新的基于半监督支持向量机的信用评分模型。通过给未标记样本引入新的参数,使得模型无需满足随机缺失假设,具有良好的适用性。同时,在损失函数中加入半监督部分鼓励有标记样本和未标记样本系数的相似性,从而能够有效融合未标记样本信息,提升估计效果。此外,本文利用Group LASSO进行变量选择,可以充分利用组结构信息,筛选重要变量。通过数值模拟和一个信用卡风险违约预测实例数据证明了所提方法的可行性,以及在变量选择、系数估计和分类预测上的优良效果。

关键词：半监督分类支持向量机变量选择信用评分

中国财产保险公司财务预警研究——基于随机森林财务诊断法

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保险研究 2024年第4期 20-33页

作者：段伊雪彭雪梅方匡南西南财经大学金融学院厦门大学经济学院

建立健全保险业财务预警机制可以为保险业审慎性监管提供工具,有助于维护金融安全。由于“偿二代”对保险公司财务风险的监测滞后,本文提出了随机森林财务诊断法,尝试提前识别财产保险公司潜在的财务风险并预警,并基于2016~2021年81家... 详细信息

建立健全保险业财务预警机制可以为保险业审慎性监管提供工具,有助于维护金融安全。由于“偿二代”对保险公司财务风险的监测滞后,本文提出了随机森林财务诊断法,尝试提前识别财产保险公司潜在的财务风险并预警,并基于2016~2021年81家财产保险公司的数据进行检验。研究发现,随机森林财务诊断法的预警准确性显著高于其他模型,创新指标具有预警价值,多个指标对财务危机的贡献度呈现明显的“阈值效应”,且净资产收益率、每百元保费经营活动净现金流量和净资产变动率三者具有识别财务危机的“联合效应”。本文研究结果有助于监管机构在众多保险机构中快速筛选出问题公司,并能够助力财产保险业界实现对财务危机公司的“诊断+治疗”功能。

关键词：财产保险公司财务预警随机森林模型财务诊断法

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国家治理能力现代化评价指标体系及进展监测

统计学报 2024年第3期5卷 12-23页

作者：方匡南汪潇颖张晶厦门大学经济学院福建厦门361005

从治理效能角度出发,构建一套全面、科学且具有中国特色的国家治理能力现代化评价指标体系,由经济、政治、文化、社会、生态、党建6个一级指标、21个二级指标和53个三级指标组成。同时,依据政府官方文件、学者预测结果和趋势预测设定203... 详细信息

从治理效能角度出发,构建一套全面、科学且具有中国特色的国家治理能力现代化评价指标体系,由经济、政治、文化、社会、生态、党建6个一级指标、21个二级指标和53个三级指标组成。同时,依据政府官方文件、学者预测结果和趋势预测设定2035年的目标值,测算全国2013—2021年的国家治理能力现代化进展程度。研究发现,2021年我国的国家治理现代化指数达63.65,距离2035年基本实现国家治理体系和治理能力现代化的目标已进程过半。此外,通过贡献分析发现在2013—2015年、2017—2019年和2019—2021年间,政治指标在所有指标中对国家治理现代化的贡献度最高。

关键词：国家治理体系国家治理能力现代化治理效能评价现代化进程

基于高管连锁网络的上市公司财务困境预测研究

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经济管理学刊 2024年第1期3卷 181-198页

作者：张晓晨张晶方匡南严晓东北京师范大学珠海校区文理学院厦门大学经济学院山东大学中泰证券金融研究院

上市公司财务困境的预测问题是金融学领域的热点研究问题之一,科学的财务困境预测有利于企业提高预警管理水平。高管连锁网络通过高管在多家公司兼任的方式在企业中形成网络,使企业之间的决策越来越紧密关联,对企业的行为和绩效产生影响... 详细信息

上市公司财务困境的预测问题是金融学领域的热点研究问题之一,科学的财务困境预测有利于企业提高预警管理水平。高管连锁网络通过高管在多家公司兼任的方式在企业中形成网络,使企业之间的决策越来越紧密关联,对企业的行为和绩效产生影响,而现有的财务困境预测模型忽视了高管连锁网络的影响。针对具有网络结构的样本数据,本文提出了带样本网络结构的Logistic模型,根据系数是否受网络结构影响将变量分为网络结构变量和非网络结构变量,不同样本对应的网络结构变量系数是不同的,通过拉普拉斯(Laplacian)二次惩罚函数鼓励样本网络中有连接的样本对应的网络结构变量系数具有相似性。蒙特卡洛模拟表明该模型要优于其他方法。最后,本文应用所提方法基于高管连锁网络进行了财务困境预测研究。结果表明,将高管连锁网络信息纳入财务困境预测模型,可以提高模型预测的准确率。

关键词：上市公司财务困境预测 Logistic模型高管连锁网络

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基于多源域知识迁移学习的小微企业信用评分

系统工程理论与实践 2023年第5期43卷 1320-1332页

作者：方匡南李晶茂范新妍余乐安厦门大学经济学院统计学与数据科学系厦门361000 厦门大学信用大数据与智能风控研究中心厦门361000 中国人民大学统计学院北京100029 四川大学商学院成都610065

针对新业务,新场景下金融机构目标数据集“高维小样本”的问题,本文提出了基于多源域知识迁移学习的小微企业信用风险测度方法,其能够迁移学习其它数据源(源域)的知识以提升目标域模型的预测效果.该方法通过对来自多个源域的多种源域知... 详细信息

针对新业务,新场景下金融机构目标数据集“高维小样本”的问题,本文提出了基于多源域知识迁移学习的小微企业信用风险测度方法,其能够迁移学习其它数据源(源域)的知识以提升目标域模型的预测效果.该方法通过对来自多个源域的多种源域知识进行归纳提取,进而将其纳入目标域模型的构建中,可以充分利用源域知识,提升目标域模型的估计精度.另外,模型无需获取各源域的原始数据,因此很大程度上降低了数据传输中隐私泄露的风险.模拟实验和企业信用评分的实例数据验证了所提方法的可行性及其在变量选择,系数估计和分类预测上的良好效果.该方法能够在隐私限制的背景下有效迁移源域知识以克服信用评分中目标数据集信息量不足,而导致估计效果较差的问题.

关键词：多源域知识迁移学习信用评分小微企业

媒体信息、预期冲击与经济周期波动——基于中文财经类报刊数据

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数量经济技术经济研究 2023年第2期40卷 202-220页

作者：郑挺国靳炜方匡南林洪伟厦门大学经济学院统计与数据科学系厦门大学王亚南经济研究院

新闻媒体作为公众信息的主要来源,对公众预期具有不可忽视的作用,进而可能对宏观经济波动产生影响。本文首先使用潜在狄利克雷分配模型,将中文财经类报刊文本数据转化为新闻主题关注度,并依据新闻主题关注度构建新闻指数作为公众预期的... 详细信息

新闻媒体作为公众信息的主要来源,对公众预期具有不可忽视的作用,进而可能对宏观经济波动产生影响。本文首先使用潜在狄利克雷分配模型,将中文财经类报刊文本数据转化为新闻主题关注度,并依据新闻主题关注度构建新闻指数作为公众预期的测度,然后结合消费、产出等关键宏观经济变量,利用结构VAR模型考察预期冲击和噪声冲击对经济周期波动的影响。研究发现,新闻指数对消费、产出等关键宏观经济变量具有明显的领先关系;从新闻指数中识别的预期冲击会对实际经济变量产生永久性的影响,而噪声冲击的影响会逐渐衰减,最终回到冲击前的水平。本文的研究验证了预期管理在宏观经济调控中的重要性,并为文本数据在宏观经济研究中的应用提供了新视角。

关键词：经济周期波动媒体报道文本分析预期冲击

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多源异常检测的整合单类SVM方法及应用

统计研究 2023年第4期40卷 138-150页

作者：张庆昭陈子怡方匡南厦门大学经济学院厦门大学王亚南经济研究院度小满(科技)有限公司

异常检测作为一种智能化的数据管控手段,在网络入侵检测、欺诈识别和故障检测等场景中都扮演着重要角色。大数据时代下,数据来源众多,给多源数据集的异常检测建模分析带来了较大挑战。本文将惩罚整合分析的思想应用到异常检测中,通过对... 详细信息

异常检测作为一种智能化的数据管控手段,在网络入侵检测、欺诈识别和故障检测等场景中都扮演着重要角色。大数据时代下,数据来源众多,给多源数据集的异常检测建模分析带来了较大挑战。本文将惩罚整合分析的思想应用到异常检测中,通过对不同数据集的模型系数差异进行惩罚,提出了基于多源数据的整合单类SVM异常检测方法。该方法可以同时对多源数据进行异常检测并自动将相似数据集聚为一类,可以大幅减少模型待估参数个数并降低后期维护成本。模拟实验表明,本文提出的方法不仅能准确将数据集聚类,而且模型预测效果优于合并数据集建模和每个数据集单独建模。该方法在某银行网站日志异常检测中也有较好的表现。

关键词：异常检测单类SVM 多源数据整合分析

考虑数据源网络结构的高维数据整合分析与子群识别研究

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统计研究 2022年第7期39卷 125-136页

作者：方匡南张晴雯林洪伟厦门大学经济学院香港科技大学中国香港

大数据时代,收集到的数据维度越来越高,数据来源也越来越多。针对多源高维数据,本文提出了一种考虑数据源网络结构的多源高维数据整合分析方法,利用k近邻方法构建数据源间的网络结构,对于有网络连接的数据集的模型系数施加NetworkMCP惩... 详细信息

大数据时代,收集到的数据维度越来越高,数据来源也越来越多。针对多源高维数据,本文提出了一种考虑数据源网络结构的多源高维数据整合分析方法,利用k近邻方法构建数据源间的网络结构,对于有网络连接的数据集的模型系数施加NetworkMCP惩罚来自动识别同质数据和异质数据,并利用MCP惩罚筛选每个数据集的重要变量,能同时进行各数据源的模型估计、变量选择以及数据源的子群识别。模拟实验表明,在不同的模拟设置下本文所提方法在变量选择、参数估计和分类预测准确率上都有良好的效果。最后,将该方法应用到房地产租赁评价数据上,利用经纬度位置信息构建数据源间的网络结构,可以很好地识别出房地产子市场,并在模型上具有更好的解释性。

关键词：多源高维数据整合分析网络结构子群识别