中文名 | 模型判別 | 解釋變量 | 特征財(cái)務(wù)比率 |
---|---|---|---|
方????法 | 數(shù)量統(tǒng)計(jì)方法 |
多變量信用風(fēng)險(xiǎn)判別模型幾種模型的優(yōu)缺點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
(1)Z-score模型具有較高的判別精度,但存在著幾處不足:一是該模型要求的工作量比較大。二是在前一年的預(yù)測(cè)中,Z-score模型的預(yù)測(cè)精度比較高,但在前兩年、前三年的預(yù)測(cè)中,其預(yù)測(cè)精度都大幅下降,甚至低于一元判別模型。三是Z-score模型有一個(gè)很?chē)?yán)格的假設(shè),即假定自變量是呈正態(tài)分布的,兩組樣本要求等協(xié)方差,而現(xiàn)實(shí)中的樣本數(shù)據(jù)往往并不能滿足這一要求。
(2)Logit模型的最大優(yōu)點(diǎn)是,不需要嚴(yán)格的假設(shè)條件,克服了線性方程受統(tǒng)計(jì)假設(shè)約束的局限性,具有了更廣泛的適用范圍。這種模型的使用較為普遍,但其計(jì)算過(guò)程比較復(fù)雜,而且在計(jì)算過(guò)程中有很多的近似處理,這不可避免地會(huì)影響到預(yù)測(cè)精度。
(3)Probit模型和Logit模型的思路很相似,都采用極大化似然函數(shù),但在具體的計(jì)算方法和假設(shè)前提上又有一定的差異,主要體現(xiàn)在三個(gè)方面:一是假設(shè)前提不同,Logit不需要嚴(yán)格的假設(shè)條件,而Probit則假設(shè)企業(yè)樣本服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,其概率函數(shù)的p分位數(shù)可以用財(cái)務(wù)指標(biāo)線性解釋。二是參數(shù)a、b的求解方法不同,Logit采用線性回歸方法求解,而Probit采用極大似然函數(shù)求極值的方法求解。三是求破產(chǎn)概率的方法不同,Logit采用取對(duì)數(shù)方法,而Probit采用積分的方法。
Logit模型是采用一系列財(cái)務(wù)比率變量來(lái)預(yù)測(cè)公司破產(chǎn)或違約的概率,然后根據(jù)銀行、投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)警界線、以此對(duì)分析對(duì)象進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)定位和決策。Logit模型與多元判別分析法的本質(zhì)區(qū)別在于前者不要求滿足正態(tài)分布,其模型采用Logistic函數(shù)。由于Logistic回歸不假定任何概率分布,不滿足正態(tài)情況下其判別正確率高于判別分析法的結(jié)果。
多變量信用風(fēng)險(xiǎn)判別模型主要包括以下幾種:
(1)多元線性判定模型(Z-score模型)。其是財(cái)務(wù)失敗預(yù)警模型,最早是由Altman(1968)開(kāi)始研究的。該模型通過(guò)五個(gè)變量(五種財(cái)務(wù)比率)將反映企業(yè)償債能力的指標(biāo)、獲利能力的指標(biāo)和營(yíng)運(yùn)能力的指標(biāo)有機(jī)聯(lián)系起來(lái),綜合分析預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)失敗或破產(chǎn)的可能性。一般地,Z值越低,企業(yè)越有可能發(fā)生破產(chǎn)。具體模型為:
Z=V1X1 V2X2 … VnXn
其中,V1、V2…Vn是權(quán)數(shù),X1、X2…Xn是各種財(cái)務(wù)比率。根據(jù)Z值的大小,可將企業(yè)分為“破產(chǎn)”或“非破產(chǎn)”兩類(lèi)。在實(shí)際運(yùn)用時(shí),需要將企業(yè)樣本分為預(yù)測(cè)樣本和測(cè)試樣本,先根據(jù)預(yù)測(cè)樣本構(gòu)建多元線性判定模型,確定判別Z值(Z值的大小可以作為判定企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的綜合標(biāo)準(zhǔn)),然后將測(cè)試樣本的數(shù)據(jù)代入判別方程,得出企業(yè)的Z值,并根據(jù)判別標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行判定。此方法還可以用于債券評(píng)級(jí)、投資決策、銀行對(duì)貸款申請(qǐng)的評(píng)估及子公司業(yè)績(jī)考核等。
(2)多元邏輯模型(Logit模型)。其采用一系列財(cái)務(wù)比率變量來(lái)預(yù)測(cè)公司破產(chǎn)或違約的概率,然后根據(jù)銀行、投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)警界線,以此對(duì)分析對(duì)象進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)定位和決策。Logit模型建立在累計(jì)概率函數(shù)的基礎(chǔ)上,不需要自變量服從多元正態(tài)分布和兩組間協(xié)方差相等的條件。Logit模型判別方法先根據(jù)多元線性判定模型確定企業(yè)破產(chǎn)的Z值,然后推導(dǎo)出企業(yè)破產(chǎn)的條件概率。其判別規(guī)則是:如果概率大于0.5,表明企業(yè)破產(chǎn)的概率比較大;如果概率低于0.5,可以判定企業(yè)為財(cái)務(wù)正常。
(3)多元概率比回歸模型(Probit回歸模型)。其假定企業(yè)破產(chǎn)的概率為p,并假設(shè)企業(yè)樣本服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,其概率函數(shù)的p分位數(shù)可以用財(cái)務(wù)指標(biāo)線性解釋。其計(jì)算方法是先確定企業(yè)樣本的極大似然函數(shù),通過(guò)求似然函數(shù)的極大值得到參數(shù)a、b,然后利用公式,求出企業(yè)破產(chǎn)的概率;其判別規(guī)則與Logit模型判別規(guī)則相同。
(4)聯(lián)合預(yù)測(cè)模型。聯(lián)合預(yù)測(cè)模型是運(yùn)用企業(yè)模型來(lái)模擬企業(yè)的運(yùn)作過(guò)程,動(dòng)態(tài)地描述財(cái)務(wù)正常企業(yè)和財(cái)務(wù)困境企業(yè)的特征,然后根據(jù)不同特征和判別規(guī)則,對(duì)企業(yè)樣本進(jìn)行分類(lèi)。這一模型運(yùn)作的關(guān)鍵是準(zhǔn)確模擬企業(yè)的運(yùn)作過(guò)程,因此,它要求有一個(gè)基本的理論框架,通過(guò)這一框架來(lái)有效模擬企業(yè)的運(yùn)作過(guò)程,從而能夠有效反映和識(shí)別不同企業(yè)的行為特征、財(cái)務(wù)特征,并據(jù)此區(qū)分企業(yè)樣本。
2018已經(jīng)下架了沒(méi)有程序可以共享了可以找官方客服或者是分支索取
圖元存盤(pán),,,,,到另一工程中,,,,圖元提取。
建筑模型設(shè)計(jì)與建筑模型制造的區(qū)別?
建筑模型設(shè)計(jì)與建筑模型制造的區(qū)別如下:建筑模型設(shè)計(jì)是建筑工程,建筑模型制造是機(jī)械工程。建筑模型是根據(jù)開(kāi)發(fā)商在設(shè)計(jì)院有建筑設(shè)計(jì)師設(shè)計(jì)好的圖紙做出來(lái)的。建筑模型制造是將建筑模型設(shè)計(jì)付諸實(shí)踐的橋梁。它體現(xiàn)了...
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隧道圍巖分級(jí)的距離判別分析模型及應(yīng)用——隧道圍巖的分級(jí)是隧道工程中的一項(xiàng)重要研究工作。將距離判別分析方法應(yīng)用于隧道圍巖分級(jí)問(wèn)題中,建立隧道圍巖分級(jí)的距離判別分析模型,選用巖石等級(jí)、風(fēng)化程度、巖體彈性縱波波速、巖體結(jié)構(gòu)、地質(zhì)構(gòu)造影響程度、節(jié)理裂...
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針對(duì)城市道路交通狀態(tài)影響因素多、判別難的特點(diǎn),在分析K-均值聚類(lèi)算法和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)的基礎(chǔ)上,利用多源檢測(cè)信息的互補(bǔ)性,提出一種基于快速全局聚類(lèi)分析的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成模型,通過(guò)聚類(lèi)提高集成網(wǎng)絡(luò)間的差異度,同時(shí)利用主成分分析(PCA)優(yōu)化概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),仿真實(shí)驗(yàn)表明該模型與傳統(tǒng)的集成方法Bagging相比,能夠利用更簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),快速有效地識(shí)別出城市道路交通狀態(tài),為交通預(yù)警和誘導(dǎo)策略的制定提供數(shù)據(jù)依據(jù)。
關(guān)于膨脹土的判別,國(guó)內(nèi)外尚不統(tǒng)一。
原公路路基設(shè)計(jì)規(guī)范(JTJ 013—95)除根據(jù)野外地質(zhì)特征外,把主要黏土礦物成分、大于0.002 mm的黏粒含量、自由膨脹率和脹縮總率作為膨脹土判別及分類(lèi)的依據(jù)。
分類(lèi) |
主要黏土礦物成分 |
大于0.002mm的黏粒含量 |
自由膨脹率 |
脹縮總率 |
強(qiáng)膨脹土 |
蒙脫石 伊利石 |
>50% |
>90% |
>4% |
中等膨脹土 |
蒙脫石 伊利石 |
35%~50% |
65%~90% |
2%~4% |
弱膨脹土 |
蒙脫石 伊利石 高嶺石 |
<35% |
40%~65% |
0.7%~2.0% |
鐵路上將自由膨脹率、蒙脫石含量和陽(yáng)離子交換量作為膨脹土判別和分類(lèi)的依據(jù)。
膨脹土中離子交換吸附作用是黏土礦物的一種重要物理化學(xué)性質(zhì),測(cè)定膨脹土的陽(yáng)離子交換性能可以定性地判別組成土的主要黏土礦物類(lèi)型,從而也能評(píng)價(jià)土的親水性、膨脹性和強(qiáng)度等重要性質(zhì)的綜合指標(biāo)。
《鐵路工程特殊巖土勘察規(guī)程》(TB 10038--2001),根據(jù)膨脹土的自由膨脹率、蒙脫石含量及陽(yáng)離子交換量將膨脹土的膨脹潛勢(shì)分為三級(jí)。
關(guān)于膨脹土的判別,國(guó)內(nèi)外尚不統(tǒng)一。
原公路路基設(shè)計(jì)規(guī)范(JTJ 013—95)除根據(jù)野外地質(zhì)特征外,把主要黏土礦物成分、大于0.002 mm的黏粒含量、自由膨脹率和脹縮總率作為膨脹土判別及分類(lèi)的依據(jù)。
分類(lèi) |
主要黏土礦物成分 |
大于0.002mm的黏粒含量 |
自由膨脹率 |
脹縮總率 |
強(qiáng)膨脹土 |
蒙脫石 伊利石 |
>50% |
>90% |
>4% |
中等膨脹土 |
蒙脫石 伊利石 |
35%~50% |
65%~90% |
2%~4% |
弱膨脹土 |
蒙脫石 伊利石 高嶺石 |
<35% |
40%~65% |
0.7%~2.0% |
鐵路上將自由膨脹率、蒙脫石含量和陽(yáng)離子交換量作為膨脹土判別和分類(lèi)的依據(jù)。
膨脹土中離子交換吸附作用是黏土礦物的一種重要物理化學(xué)性質(zhì),測(cè)定膨脹土的陽(yáng)離子交換性能可以定性地判別組成土的主要黏土礦物類(lèi)型,從而也能評(píng)價(jià)土的親水性、膨脹性和強(qiáng)度等重要性質(zhì)的綜合指標(biāo)。
關(guān)于膨脹土的判別,國(guó)內(nèi)外尚不統(tǒng)一。
原公路路基設(shè)計(jì)規(guī)范(JTJ 013—95)除根據(jù)野外地質(zhì)特征外,把主要黏土礦物成分、大于0.002 mm的黏粒含量、自由膨脹率和脹縮總率作為膨脹土判別及分類(lèi)的依據(jù)。
分類(lèi) |
主要黏土礦物成分 |
大于0.002mm的黏粒含量 |
自由膨脹率 |
脹縮總率 |
強(qiáng)膨脹土 |
蒙脫石 伊利石 |
>50% |
>90% |
>4% |
中等膨脹土 |
蒙脫石 伊利石 |
35%~50% |
65%~90% |
2%~4% |
弱膨脹土 |
蒙脫石 伊利石 高嶺石 |
<35% |
40%~65% |
0.7%~2.0% |
鐵路上將自由膨脹率、蒙脫石含量和陽(yáng)離子交換量作為膨脹土判別和分類(lèi)的依據(jù)。
膨脹土中離子交換吸附作用是黏土礦物的一種重要物理化學(xué)性質(zhì),測(cè)定膨脹土的陽(yáng)離子交換性能可以定性地判別組成土的主要黏土礦物類(lèi)型,從而也能評(píng)價(jià)土的親水性、膨脹性和強(qiáng)度等重要性質(zhì)的綜合指標(biāo)。