商业银行Logistic违约概率模型的样本配比问题研究

被引：7

作者：

张守川 ^{[1
]}

任宇宁 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国银行风险管理总部

[2] 中国银行新资本协议办公室

来源：

金融监管研究 | 2012年 / 11期

关键词：

Logistic回归模型; 加权极大似然估计; 样本配比;

D O I：

10.13490/j.cnki.frr.2012.11.001

中图分类号：

F832.33 [商业银行（专业银行）]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

1201 ; 020204 ; 0701 ; 070104 ;

摘要：

巴塞尔新资本协议要求商业银行建立内部评级体系,其主要内容之一是使用内部数据建立违约概率模型。在Logistic违约概率模型中,违约样本与非违约样本的配比是商业银行建立内部评级体系应重点关注和解决的技术难题之一。由于违约样本相对稀缺,商业银行在构建计量模型时,通常会采用一定的技术手段提高违约样本的比例,以改进模型对违约客户的预测能力。本文利用实际数据②,对比了样本配比的抽样法和加权极大似然估计法的不同表现。研究结果表明,加权估计法更适合中国商业银行的实际。

引用

页码：13 / 25

页数：13

共 8 条

[1] logistic回归模型在信贷风险管理中的应用 [J].

郭淑彬 .

现代物业(中旬刊), 2009, (05) :21-23

[2] Logistic违约率模型的最优样本配比与分界点研究 [J].

石晓军 ;

肖远文 ;

任若恩 .

财经研究, 2005, (09) :38-48

[3] 我国制造业企业短期贷款信用违约判别研究 [J].

管七海 ;

冯宗宪 .

经济科学, 2004, (05) :77-88

[4] 基于Logit模型的中国预亏上市公司财务困境预测 [J].

姜天 ;

韩立岩 .

北京航空航天大学学报(社会科学版), 2004, (01) :54-58

[5] 我国上市公司财务困境的预测模型研究 [J].

吴世农 ;

卢贤义 .

经济研究, 2001, (06) :46-55+96

[6] 上市公司财务恶化预测的实证分析 [J].

陈静 .

会计研究, 1999, (04) :32-39

[7]

Predicting corporate financial distress: Reflections on choice-based sample bias[J] . Harlan D. Platt,Marjorie B. Platt.Journal of Economics and Finance . 2002 (2)

[8]

Integration of case-based forecasting, neural network, and discriminant analysis for bankruptcy prediction[J] . Hongkyu Jo,Ingoo Han.Expert Systems With Applications . 1996 (4)

← 1 →