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題名 信用違約機率之預測-Binary Regression Quantiles的應用
作者 忻維毅
貢獻者 沈中華
忻維毅
關鍵詞 違約機率
分量迴歸
二元分量迴歸
羅吉斯模型
信用風險模型效力驗證
日期 2005
上傳時間 18-Sep-2009 15:56:18 (UTC+8)
摘要 本研究預測違約機率的方法為:Binary Regression Quantiles(二元分量迴歸),此理論基礎與預測方式是使用美國學者Grigorios Kordas(2004)的方法,將分量迴歸運用在應變數為二元的屬質變數上之計量方法。
最小平方法是目前最常見到的迴歸分析,但在古典線性迴歸模型中,應變數的解釋是來自於自變數的相對應的平均變化,而忽略了不同規模與分配下應變數的邊際變化,本文試圖以此方法和以最大概似估計法所建構出的Logit模型做一比較,而研究資料為台灣於民國85年至93年曾被列為全額交割類股的上市公司。
本研究發現Kordas (2004)的方法,雖然能將分量迴歸應用在屬質二元變數上,但是在預測方面相較於傳統Logit方法卻沒有出現較佳的預測能力。
The method implemented in PD calculation in this study is “Binary Regression Quantiles”. The foundation of the research and the way to forecast is according to the Ph.D Thesis of Grigorios Kordas(2004). He apply the binary variable for Quantile Regression.
The Ordinary Least Square is the most common way to regression analysis, but in the classic linear regression the change of dependent variable comes from the independent variable averagely. It neglects the marginal change of the dependent variable according to different scale and distribution. We want to compare the Binary Regression Quantiles with the Logit Regression.
Although we could apply the binary variable for Quantile Regression successfully, the outcome of the forecast is not as efficient as the Logit Regression.
參考文獻 一.中文部分
1.沈中華、林公韻 (2005),「違約機率預測與極端值」,財務金融學刊,Journal of Financial Studies Vol.13 No.3 December 2005.
2.林公韻(2005),「信用違約機率之預測-Robust Logistic Regression.」,政治大學金融研究所碩士論文。
3.胡美蓉(2005),「銀行對中小企業授信評等模型」、政治大學經濟研究所碩士論文。
4.沈中華,金融市場-全球的觀點,新陸書局股份有限公司。
5.陳錦村,風險管理概要個案與實務,新陸書局股份有限公司。
6.何太山(1977),「運用區別分析建立商業放款信用評分制度」,政治大學企業管理研究所未碩士論文。
7.陳肇榮(1983),「運用財務比率預測企業財務危機之實證研究」,政治大學企業管理研所博士論文。
8.陳明賢(1985),「財務危機預測之計量分析研究」,台灣大學商學研究所碩士論文。
9.黃小玉(1988),「銀行放款信用評估模式之研究-最佳模式之選擇」,淡江大學管理科學研究所碩士論文。
10.饒多年(2002),「從選擇權觀點探討我國上櫃公司違約距離與違約風險」,交通大學經營管理研究所碩士論文。
11.王懷德(2002),「KMV模型於國內未上市、未上櫃之公開發行公司之研究」,東吳大學會計研究所碩士論文。
12.林妙宜(2001),「信用風險之衡量」,國立政治大學金融學系研究所碩士論文 。
13.江欣怡(2003),「企業危機預警模型在台灣的應用與比較」,東吳大學國際貿易學系研究所碩士論文。
14.曾素娟(1999),「考慮經濟景氣變動之企業失敗預警模式-台灣上市公司之研究」,國立成功大學企業管理學系研究所碩士論文。
15.林宓穎(2001),「上市公司財務危機預警模式之研究」,國立政治大學財政學系研究所碩士論文。
16.歐再添(2002),「企業財務危機預測-以產業別建構Logistic預警模型」,國立台灣科技大學企業管理系研究所碩士論文。
二.英文部分
1.Altman, E. I. (1968), Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, Journal of Finance 23, 589-609
2.Altman, E.I., R. Haldeman & P. Narayanan,(1977), “ZETA analysis: A New Model to Identity Bankruptcy Risk of Corporations,” Journal of
Banking & Finance, pp.64-75.
3. Black, F. and M. Scholes. (1973), The Pricing of Options and Corporate
Liabilities, Journal of Political Economy, May-Jun, 637-654.
4. Deakin, E. B.(1972), A Discriminant Analysis of Predictors of Business
Failure, Journal of Accounting Research 10, 167-179.
5. Grigorios Kordas(2004), Binary Regression Quantiles, Ph.D Thesis, University of Illinois at Urbana-Champaign.
6. Grigorios Kordas(2002),Credit Scoring Using Binary Quantile Regression, Working Paper, University of Illinois at Urbana-Champaign.
7. Koenker,R.,and Bassett,G.B.,(1979),Regression Quantiles,
Econometrica, 46,33-55.
8. Koenker and Kevin F.Hallock(2001), Quantile Regression, Journal of Economic Perspectives-Volume15,Number4,Pages 143-156.
9. Kaplan, R. S. and G. Urwitz (1979), Statistical Models of Bond Ratings: A Methodological Inquiry, Journal of Business, Vol. 52, Iss. 2; 231-262
10. Levine, Ross and Zervos, Sara (1998), Stock markets, Banks, and Growth, American Economic Review, Vol.88(3), 537-558.
11. Manski,C.F.,(1975),Maximum Score Estimation of the Stochastic Utility Model of Choice, Journal of Econometrics,3,205-228.
12. Manski,C.F.,(1985),Semiparametric Analysis of Discrete Response: Asymptotic Properties of the Maximum Score Estimator, Journal of Econometrics,32,65-108.
13. Merton, R.C. (1974), On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates, Journal of Finance, June, 449-470
14. Ohlson, J.A.,(1980),“Financial Ratios and the Probability Prediction of Bankruptcy,” Journal of Accounting Research, 18(1),
pp.109-131.
15. Pogue, T. and R. Soldofsky (1969) "What`s in a Bond Rating", The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 4 (2), pp. 201-228.
描述 碩士
國立政治大學
經濟研究所
93258002
94
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0093258002
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 沈中華zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 忻維毅zh_TW
dc.creator (作者) 忻維毅zh_TW
dc.date (日期) 2005en_US
dc.date.accessioned 18-Sep-2009 15:56:18 (UTC+8)-
dc.date.available 18-Sep-2009 15:56:18 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 18-Sep-2009 15:56:18 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0093258002en_US
dc.identifier.uri (URI) https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/35754-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 經濟研究所zh_TW
dc.description (描述) 93258002zh_TW
dc.description (描述) 94zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 本研究預測違約機率的方法為:Binary Regression Quantiles(二元分量迴歸),此理論基礎與預測方式是使用美國學者Grigorios Kordas(2004)的方法,將分量迴歸運用在應變數為二元的屬質變數上之計量方法。
最小平方法是目前最常見到的迴歸分析,但在古典線性迴歸模型中,應變數的解釋是來自於自變數的相對應的平均變化,而忽略了不同規模與分配下應變數的邊際變化,本文試圖以此方法和以最大概似估計法所建構出的Logit模型做一比較,而研究資料為台灣於民國85年至93年曾被列為全額交割類股的上市公司。
本研究發現Kordas (2004)的方法,雖然能將分量迴歸應用在屬質二元變數上,但是在預測方面相較於傳統Logit方法卻沒有出現較佳的預測能力。
zh_TW
dc.description.abstract (摘要) The method implemented in PD calculation in this study is “Binary Regression Quantiles”. The foundation of the research and the way to forecast is according to the Ph.D Thesis of Grigorios Kordas(2004). He apply the binary variable for Quantile Regression.
The Ordinary Least Square is the most common way to regression analysis, but in the classic linear regression the change of dependent variable comes from the independent variable averagely. It neglects the marginal change of the dependent variable according to different scale and distribution. We want to compare the Binary Regression Quantiles with the Logit Regression.
Although we could apply the binary variable for Quantile Regression successfully, the outcome of the forecast is not as efficient as the Logit Regression.
en_US
dc.description.tableofcontents 第一章 緒論 9
第一節 研究動機 9
第二節 研究目的 11
第三節 研究架構 14
第二章 文獻回顧 15
第一節 分量迴歸與二元分量迴歸 15
第二節 信用風險模型與信用風險模型效力之驗證 18
第三章 模型架構與實證結果 28
第一節 資料 28
第二節 解釋變數基本統計量 29
第三節 Logit模型實證估計結果 38
第四節 Binary Regression Quantiles估計結果 39
第五節 預測效力比較 44
第四章 研究結論與未來研究建議 52
第一節 研究結論 52
第二節 未來研究建議 53
參考文獻 54
一. 中文部分 55
二. 英文部分 56
zh_TW
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dc.language.iso en_US-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0093258002en_US
dc.subject (關鍵詞) 違約機率zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 分量迴歸zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 二元分量迴歸zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 羅吉斯模型zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 信用風險模型效力驗證zh_TW
dc.title (題名) 信用違約機率之預測-Binary Regression Quantiles的應用zh_TW
dc.type (資料類型) thesisen
dc.relation.reference (參考文獻) 一.中文部分zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 1.沈中華、林公韻 (2005),「違約機率預測與極端值」,財務金融學刊,Journal of Financial Studies Vol.13 No.3 December 2005.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 2.林公韻(2005),「信用違約機率之預測-Robust Logistic Regression.」,政治大學金融研究所碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 3.胡美蓉(2005),「銀行對中小企業授信評等模型」、政治大學經濟研究所碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 4.沈中華,金融市場-全球的觀點,新陸書局股份有限公司。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 5.陳錦村,風險管理概要個案與實務,新陸書局股份有限公司。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 6.何太山(1977),「運用區別分析建立商業放款信用評分制度」,政治大學企業管理研究所未碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 7.陳肇榮(1983),「運用財務比率預測企業財務危機之實證研究」,政治大學企業管理研所博士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 8.陳明賢(1985),「財務危機預測之計量分析研究」,台灣大學商學研究所碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 9.黃小玉(1988),「銀行放款信用評估模式之研究-最佳模式之選擇」,淡江大學管理科學研究所碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 10.饒多年(2002),「從選擇權觀點探討我國上櫃公司違約距離與違約風險」,交通大學經營管理研究所碩士論文。zh_TW
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dc.relation.reference (參考文獻) 12.林妙宜(2001),「信用風險之衡量」,國立政治大學金融學系研究所碩士論文 。zh_TW
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dc.relation.reference (參考文獻) 二.英文部分zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 1.Altman, E. I. (1968), Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, Journal of Finance 23, 589-609zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 2.Altman, E.I., R. Haldeman & P. Narayanan,(1977), “ZETA analysis: A New Model to Identity Bankruptcy Risk of Corporations,” Journal ofzh_TW
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dc.relation.reference (參考文獻) 8. Koenker and Kevin F.Hallock(2001), Quantile Regression, Journal of Economic Perspectives-Volume15,Number4,Pages 143-156.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 9. Kaplan, R. S. and G. Urwitz (1979), Statistical Models of Bond Ratings: A Methodological Inquiry, Journal of Business, Vol. 52, Iss. 2; 231-262zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 10. Levine, Ross and Zervos, Sara (1998), Stock markets, Banks, and Growth, American Economic Review, Vol.88(3), 537-558.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 11. Manski,C.F.,(1975),Maximum Score Estimation of the Stochastic Utility Model of Choice, Journal of Econometrics,3,205-228.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 12. Manski,C.F.,(1985),Semiparametric Analysis of Discrete Response: Asymptotic Properties of the Maximum Score Estimator, Journal of Econometrics,32,65-108.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 13. Merton, R.C. (1974), On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates, Journal of Finance, June, 449-470zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 14. Ohlson, J.A.,(1980),“Financial Ratios and the Probability Prediction of Bankruptcy,” Journal of Accounting Research, 18(1),zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) pp.109-131.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 15. Pogue, T. and R. Soldofsky (1969) "What`s in a Bond Rating", The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 4 (2), pp. 201-228.zh_TW