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Title: 信用違約風險之預警指標
Authors: 吳仁弘
Contributors: 沈中華
吳仁弘
Keywords: 違約機率
信用風險模型
二元分量迴歸
Logit模型
Date: 2006
Issue Date: 2009-09-14 13:30:03 (UTC+8)
Abstract: 在信用風險的分析上,應變數就是發生與不發生,通常以1、0 來表示。若透過一般的最小平方法來處理,所求得的估計量雖滿足不偏性(Unbiased),但存在幾個缺點,應變數並不滿足迴歸分析中常態分配的假設、殘差項存在變異數異質的問題。在模型的解釋能力方面,更存在著以下困擾 1.忽略了不同規模與分配下應變數的邊際變化。 2.極端值的情形下,參數的係數將會受到很大的影響。
本研究引進了分量迴歸(Quantiles Regression)的工具,最早由Koenker and Bassett(1978)所提出,能解決在使用最小平方法來處理時所出現的問題,以架構公司信用風險模型的評估,提出客觀的評估標準,並檢驗其用以風險控管的能力。
實證結果整理,各分量Binary Regression Quantiles的預測解釋能力和傳統的Logit模型仍存在一定的差距。
Reference: 一、中文部份
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Description: 碩士
國立政治大學
經濟研究所
94258029
95
Source URI: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0094258029
Data Type: thesis
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