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纵向和时空生存数据的联合模型

作者

上市的:
  • 维克托·麦迪纳·奥利弗斯
  • 芬恩·林德格伦
  • 拉斐拉·卡拉布雷斯
  • 乔纳森·克鲁克

摘要

在信用风险分析中,具有固定和时变协变量的生存模型被广泛用于预测借款人的事件时间。当时变驱动因素是内生的时,联合建模生存时间和内生协变量的演化是最合适的方法,也称为纵向和生存数据的联合模型。除了时间因素外,通过考虑空间聚类及其随时间的变化,当包括借款人的地理信息时,可以增强信贷风险模型。我们提出了时空联合模型(STJM)来捕捉时空效应及其相互作用。该贝叶斯层次联合模型估计了同一地区借款人在特定时间内未观察到的异质性的生存效应。为了估计大数据集的STJM模型,我们考虑了集成嵌套拉普拉斯近似(INLA)方法。我们应用STJM在57258名美国抵押贷款借款人的大型数据集上预测了全额提前还款的时间,该数据集有250多万次观察。实证结果表明,包含空间效应可以持续改善联合模型的性能。然而,当我们额外包括时空相互作用时,收益就不那么确定了。

建议引用

  • 维克多·麦迪纳·奥利弗斯(Victor Medina-Olivers)、芬恩·林格伦(Finn Lindgren)、拉斐拉·卡拉布雷斯(Raffaella Calabrese)和乔纳森·克鲁克(Jonathan Crook),2023年。"纵向和时空生存数据的联合模型,"论文2311.04008,arXiv.org。
  • 手柄:RePEc:arx:论文:2311.04008
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    IDEAS上列出的参考文献

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    1. Medina-Olivers、Victor&Calabrese、Raffaella&Crook、Jonathan&Lindgren、Finn,2023年。"信用评分中纵向和离散生存数据的联合模型,"欧洲运筹学杂志爱思唯尔,第307(3)卷,第1457-1473页。
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