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周小林

作品数:2 被引量:6H指数:1
供职机构:长沙理工大学数学与计算科学学院更多>>
发文基金:教育部人文社会科学研究基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:理学经济管理更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 1篇经济管理
  • 1篇理学

主题

  • 2篇贷款
  • 2篇不良贷款
  • 1篇行业间
  • 1篇树模型
  • 1篇列联表
  • 1篇决策树
  • 1篇决策树模型

机构

  • 2篇长沙理工大学
  • 2篇中国科学院数...
  • 1篇中央财经大学

作者

  • 2篇周小林
  • 1篇杨晓光
  • 1篇陈暮紫
  • 1篇陈浩
  • 1篇黄意球
  • 1篇唐跃
  • 1篇陈敏

传媒

  • 1篇数理统计与管...

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2010
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
资产管理公司商业性收购不良贷款回收率行业间差异分析
既往研究表明,不同行业的不良贷款回收率表现出较大的差异,而这些差异是债务人、 信用缓释手段以及处置方式等因素造成。传统的统计方法无法对影响不良贷款回收率的行业 与其他因素之间的关系进行很好的刻画。本文采用广义Beta 回...
周小林陈浩唐跃杨晓光
关键词:不良贷款
不良贷款处置方式的影响因素分析和判别模型被引量:6
2013年
不良贷款的回收率与其处置方式有密切的关系,因此寻找最优处置方式是实际工作中很自然的诉求.但是因为不良贷款的特征与其最优处置方式之间的关系过于复杂,以往的文献中对处置方式只有定性的研究.本文不去关注不良贷款的特征与最优处置方式决定关系的具体形式,而是从处置方式的样本个数入手对处置方式进行定量研究,根据历史处置时的"投票"数越多则表明处置方式越优秀的思想,建立了处置方式的判别模型.文章首先通过列联表检验发现不良贷款的处置方式与贷款本金余额、本金占比、贷款银行、贷款担保方式、贷款企业的工商登记状态和经营现状等因素相关,而与债务企业是否上市公司和注册资本不相关.基于这些影响因素,本文首次将部分线性决策树(PLTR)的方法应用于建立不良贷款处置方式的判别模型,同时表达了影响因素与处置方式之间的线性关系和非线性关系,获得了相对较好的判别效果.由此,本文也发掘出不良贷款的历史处置模式,因而可以从提高期望回收率的角度提出合理建议.
黄意球唐跃陈暮紫周小林陈敏杨晓光
关键词:不良贷款列联表决策树
共1页<1>
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