边界Logistic违约率模型Bayes分析及实证研究

中国管理科学 ›› 2006, Vol. ›› Issue (4): 25-29.

边界Logistic违约率模型Bayes分析及实证研究

石晓军¹, 任若恩¹, 肖远文²

1. 北京航空航天大学经济管理学院, 北京, 100083;
2. 北京华油天然气有限责任公司, 北京, 100101

收稿日期:2005-07-05 修回日期:2006-07-03 出版日期:2006-08-28 发布日期:2012-03-07
基金资助:
高校博士学科点基金资助项目(2005006004)

Bounded Logistic Default Model and Empirical Evidences from China

SHI Xiao-jun¹, REN Ruo-en¹, XIAO Yuan-wen²

1. School of Management, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100083, China;
2. Beijing HuaYou Natrual Gas Co.Ltd., Beijing 100101, China

Received:2005-07-05 Revised:2006-07-03 Online:2006-08-28 Published:2012-03-07

摘要/Abstract

摘要： Cramer^[1]指出了一般Logistic违约率模型容易出现的问题并提出了边界Logistic违约率模型.本文采用了不同于Cramer(2004)的Bayes分析方法对边界Logistic模型的后验分布的性质进行了分析,从理论上说明了边界Logistic违约率模型更优越的原因.然后利用中国公司数据展开实证研究,不仅找到了Cramer问题的中国证据,同时还发现Bayes边界Logistic违约率模型不仅能够克服Cramer问题,而且对临界值不敏感,同时预测效率也相对较高.

关键词: Logistic, 违约, 边界Logistic, Bayes分析

Abstract: Cramer (2004) pointed out shortcoming of plain Logistic default model and put forward bounded Logistic model.This paper does some further research about bounded Logistic default model.We first demonstrate why bounded Logistic default model is superior to plain Logistic model theoretically through Bayes analysis.Then we give empirical evidences based on China companies' data.We not only find evidences about Cramer's problem,but also find that bounded Logistic model can solve the Cramer's problem,which is not sensitive to critical value and has higher prediction efficiency.

Key words: logistic, default, bounded logistic, bayes analysis

中图分类号:

C931

石晓军, 任若恩, 肖远文. 边界Logistic违约率模型Bayes分析及实证研究[J]. 中国管理科学, 2006, (4): 25-29.

SHI Xiao-jun, REN Ruo-en, XIAO Yuan-wen. Bounded Logistic Default Model and Empirical Evidences from China[J]. Chinese Journal of Management Science, 2006, (4): 25-29.

参考文献

[1] Cramer.J.S..Scoring Banking Loans that may go wrong-A Case Study[J].Statistica Neerlandica,2004,58(3):365-381.
[2] Ohlson..Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy[J].Accounting Research,1980 (18):109 -131.
[3] Zavgren,C..Assessing the Vulnerable to Failure of American Industrial Firms:A logistic analysis[J].Journal of Business Finance and Accounting,1985,(12):19-45.
[4] 吴世农,卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究[J].经济研究,2001,6:46-57.
[5] 马九杰.郭宇辉.朱勇.县域中小企业贷款违约行为与信用风险实证分析[J].管理世界,2004,(5):58-66.
[6] 管七海.冯宗宪.我国制造业企业短期贷款信用违约判别研究[J].经济科学,2004,(5):77-88.
[7] 梁琪.企业经营管理预警:主成分分析在logistic回归方法中的应用[J].管理工程学报,2005,(1):100-103
[8] O-Brien SM,Dunson DB..Bayesian multivariate logistic regression[Z].2004,http://citeseer.nj.nec.com/566151.html.
[9] 石晓军,肖远文,任若恩.Logistic违约率模型的最优样本配比与分界点研究[J].财经研究,2005,(9):39-49.
[10] Altman,Edward I.Financial Ratios,Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy[J].Journal of Finance,1968,23 (4):589-609.
[11] Shi xiao jun..Robust Factor Credit Discriminate Model and Empirical Evidences from China[A].Proceedings of the 7th International Conference on Industrial Management 2004,China Aviation Industry Press,2004.491 -497.
[12] Anderson,T.W..An Introduction to Multivariate Statistical Analysis[M].New York:Wiley,1962.
[13] Altman,E.,R.Haldeman,and P.Narayanan.ZETA Analysis:A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations[J].Journal of Banking and Finance,June,1977.
[14] 李皎予,方军雄.基于三因素模型的企业持续经营危机及其演化趋势的实证研究[R].湘财证券有限责任公司研究报告,2003.

[1]	黄苒,胡丽琴,李梦圆. 专有关系投资、议价力与企业违约风险[J]. 中国管理科学, 2024, 32(9): 11-23.
[2]	何汉,李思呈. 基于有向复杂网络的担保圈违约风险传染建模研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(6): 22-33.
[3]	雷欣南,林乐凡,肖斌卿,俞红海. 小微企业违约特征再探索：基于SHAP解释方法的机器学习模型[J]. 中国管理科学, 2024, 32(5): 1-12.
[4]	谢林利,凌爱凡. 权益极端尾部风险、杠杆率与公司债信用利差[J]. 中国管理科学, 2024, 32(5): 47-60.
[5]	沈隆,周颖. 基于JS散度指标离散化的企业贷款违约预测模型[J]. 中国管理科学, 2024, 32(10): 41-55.
[6]	文璐,冯玲. 考虑刚性兑付的银行最优资本结构与违约风险研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(1): 42-53.
[7]	范宏, 陈乃熙. 基于溢出效应的多级风险传染机理及实证研究[J]. 中国管理科学, 2023, 31(6): 39-48.
[8]	李立平, 伍思健, 周勇,. 小额信贷客户地域差异与目标偏移[J]. 中国管理科学, 2023, 31(6): 122-130.
[9]	赵志冲, 严丽霞. 多维数据下小企业违约风险过程性评价研究[J]. 中国管理科学, 2023, 31(5): 84-92.
[10]	董冰洁, 迟国泰. 基于情感数据的违约判别研究[J]. 中国管理科学, 2023, 31(4): 111-120.
[11]	陈庭强, 王杰朋, 杨晓光. 双层耦合网络下CRT市场交易对手信用风险传染演化模型研究[J]. 中国管理科学, 2023, 31(4): 260-274.
[12]	王勇, 罗思妤, 镇璐, 许茂增. 考虑违约追偿和损失补偿的多中心集配网络联盟优化问题[J]. 中国管理科学, 2023, 31(3): 10-25.
[13]	黄祥钟,邹长武,高渊. 基于结构化模型的续贷政策对企业违约风险影响研究[J]. 中国管理科学, 2023, 31(12): 329-339.
[14]	郭伟栋, 周志中, 乾春涛. 手机App列表信息在信用风险评价中的应用——基于互联网借贷平台的实证研究[J]. 中国管理科学, 2022, 30(12): 96-107.
[15]	陈利锋, 王俊杰, 钟玉婷, 李良艳. 违约风险、银行信贷筛选与货币政策非对称效应[J]. 中国管理科学, 2022, 30(10): 35-45.