近日，經濟學院裴「有權副冠亚体育APP員與香港浸會大學彭衡副教授、香港城市大學徐錦峰副教授的合作論文“A latent class Cox model for heterogeneous time-to-event data”在計量經濟學領域頂級期刊Journal of Econometrics上在線◆發表ζ。

傳統的信貸風險評估方法主要是基於計量經濟學和機器學習領域的二分類方法來再乃普古丽阿卜拉預測客戶是否會違約或計算客戶的違約概率，無法預測違約發生的時間。在大數據與人工智能時代，數據可能陈美红呈現出異質性特征◤，導致基於單一化建模的方法將不伪造变造金融票证罪再適用。論文提出了一種具有組群結構的Cox比例風險孙强模型，來刻畫客戶的異質性風險，通過混合陈浩生存分析 (survival mixture model) 的方法耿江涛來對異質性風險進行建模。該模型突谢华兵破了必需假定組群結構中分組個數的約束，創建了一種基於懲罰似然函數的EM算法來估計潛在的分組個數以姜在强及模型參數，從理論上證明了該方法識別分組個數的相合性以及參數估計的漸近正態性，並通過一系列陶伟辉模擬實驗和實際數據分析驗證了所提方法的有效性。

裴有權，山東大學經ㄨ濟學院副冠亚体育APP員，冠亚体育APP方向為計量經濟學、機器學習。冠亚体育APP成果發◣表在計量經濟學頂級期刊Journal of Econometrics（兩篇）、Journal of Business & Economic Statistics等，先後獲得國家自然科學基金青年項目和面上項目的資助。

原文鏈接：

文/裴有權