Variable selection in proportional hazards cure model with time-varying covariates, application to bank failures
Notice bibliographique
Résumé
In the last three decades, as a consequence of failures and corporate actions, the number of commercial banks in the United States has shrunk by two thirds. Empirical evidence in the analysis of bank failures suggests the existence of banks which are not susceptible to default. For this reason, we use a semi-parametric proportional hazards cure model with time-varying covariates to study their effects either on the probability that a bank is susceptible to default and on the survival time of failed institutions. We propose a penalized maximum likelihood method for the selection of the most significant variables, using a Smoothly Clipped Absolute Deviation (SCAD) penalty. A simulation study shows that this procedure performs reasonably well. We apply this methodology to a quite large sample of United States commercial banks insured by the Federal Deposit Insurance Corporation (FDIC) and with more than 50 million dollars of total assets during the last quarter of 2002. More in detail, we use bank-specific covariates observed on a quarterly basis until the end of 2015, that we use as proxies for capital adequacy, asset quality, earnings, management efficiency, liquidity, cost structure and size.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».