《表1 模拟一的结果：基于稀疏结构连续比率模型的消费金融风控研究》

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《基于稀疏结构连续比率模型的消费金融风控研究》

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模拟一和模拟二的结果分别汇总在表1和表2中，表中的数值都是重复100次模拟的结果平均值，括号内为每个指标重复100次模拟结果的标准差。从表1和表2中可以看出，在两种模拟设置下，本文提出的稀疏结构连续比率模型（SSCR）相对于不考虑变量系数组效应的连续比率模型（CR＿LASSO）和不考虑变量系数组效应的约束连续比率模型（CCR＿LASSO），不管是变量选择效果还是分类预测效果都表现得更好，这说明考虑变量系数的组效应可以更加有效地提高模型的变量选择效果和分类预测效果。另外，随着样本量的增加，各个模型的变量选择和分类预测效果都不断提高。