logistic回归模型风险评价_logistic回归的检验方法

logisti回归c模型基本公式utta检验教授首先运用神经网络模型对债券评价进行了分析,分析结果确认该模型的在债券风险评价的有效准确率达到了82%,该准确率高于其他几种评价方法,因此神经网络模型在风险评价方法的地位不断被抬高,许多学者纷纷投入对该方法的研究中。然而Altman教授在对神经网络和判别式分析法的优越性进方法行比较时,发现神经网络法的准确性并不优于线性分析模型。神经网络模型在使用过程中需要进行复杂的数学建模,大量的数据挖掘和过程复杂的计算,但因其有效性的两极化等问题依旧未得到解决,许多学者依旧在探寻该方法的有效性。(4)基于现代信用评价技术的内部评价模型1998年的巴塞尔会议是现代信用评价技术的发行元年,当年的巴塞尔会议决定允许银行自行组织成立内部研发部门研发出内部模型,对银行内部风险评价进行自我风险估算。

logistic回归适用条件由此,风险评价方法体系开始发展出现代信用评价技术。经过一段时间的发展,各家银行逐渐形成具有代表性四种方法,分别是:信用风险附加模型、信贷组合模型、信用度量模型和KMV模型。信用附加模型使用的前提假回归设是,评价主体的违约风险是随机的,离散的,并不受到历史违约概率的影响,因此该模型在1997年被提出后首先受到了保险公司精算部门的青睐。信贷组合模型是由著名的企业咨询巨头麦肯锡提出,该风险评价模型主要用于企业对宏观环境风险的评价,对于企业未来的市场趋势和宏观环境联系紧密。

信用度量模型运用于个人信贷业务,是对借款人信用风险所做的评价,该模型利用借款人回归的信用等级,通过线性回归等复杂运算步骤对借款人的借款风险进行评估,最终得方法出借款人风险评价的价值分布回归,以此来计算企业的贷款风险程度。该模型由著名投资公司摩根提出。8风险控制类的文献,大致可以分为两类,实证研究和检验非实证研究。第一类:非实证研究。非实证研究是指研究者通过理论分析和逻辑判断对互联网金融平台进行风险控制研究,该研究方法不以企业的实际运营为出发点,而是通过形成理论框架对企业进行风险控制成效判断。

学回归者马运全在2012年通过非实证研究指出,P2P平台的中介性质导致借贷双方存在严重的信息不对称,且借款人握有绝大部分信息真实性,贷款人是信息的被动接受者,对于信息的真伪几乎没有判断能力,从而导致平方法台的信用不断加剧。同时,随着平台在运营过程中所遭受的信息泄露风险、技术风险等,都会导致平台风险控制和预防水平低下,风险承受能力低等隐患。学者傅晓峰运用非实证研究分析了P2P平台可能存在的集中风险,如理财-资金池模式、非法集资、回归庞氏骗局、监管缺失等,并针对这些风险提出了第三方托管、担保、行业准入等预防建议。第二类:实证研究。实证研究是是指研究者以企业现状作为出发点,通过研究企业的运营模式、盈利模式,企业运行过程中可能存在的风险点及现有风险防范措施的有效性,并针对企业的个体特征提出具有针对性的风险防范建议。

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