多变量信用评模型法.docVIP

多变量信用风险判别模型法 多变量信用风险判别模型的概述 　　多变量信用风险判别模型是以特征财务比率为解释变量,运用数量统计方法推导而建立起的标准模型.运用此模型预测某种性质事件发生的可能性,及早发现 HYPERLINK /wiki/%E4%BF%A1%E7%94%A8%E5%8D%B1%E6%9C%BA \o 信用危机 信用危机信号,使经营者能够在危机出现的萌芽阶段采取有效措施改善企业经营,防范危机；使投资者和 HYPERLINK /wiki/%E5%80%BA%E6%9D%83%E4%BA%BA \o 债权人 债权人可依据这种信号及时转移 HYPERLINK /wiki/%E6%8A%95%E8%B5%84 \o 投资 投资、管理 HYPERLINK /wiki/%E5%BA%94%E6%94%B6%E5%B8%90%E6%AC%BE \o 应收帐款 应收帐款及作出信贷决策.目前国际上这类模型的应用是最有效的,也是国际金融业和学术界视为主流方法.概括起来有 HYPERLINK /wiki/%E7%BA%BF%E6%80%A7%E6%A6%82%E7%8E%87%E6%A8%A1%E5%9E%8B \o 线性概率模型 线性概率模型、 HYPERLINK /wiki/Logit%E6%A8%A1%E5%9E%8B \o Logit模型 Logit模型、 HYPERLINK /w/index.php?title=Probit%E6%A8%A1%E5%9E%8Baction=edit \o Probit模型 Probit模型和 HYPERLINK /wiki/%E5%88%A4%E5%88%AB%E5%88%86%E6%9E%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B \o 判别分析模型 判别分析模型.其中多元判别分析法最受青睐, HYPERLINK /wiki/Logit%E6%A8%A1%E5%9E%8B \o Logit模型 Logit模型次之. 　　多元判别分析法是研究对象所属类别进行判别的一种统计分析方法. HYPERLINK /wiki/%E5%88%A4%E5%88%AB%E5%88%86%E6%9E%90 \o 判别分析 判别分析就是要从若干表明观测对象特征的变量值( HYPERLINK /wiki/%E8%B4%A2%E5%8A%A1%E6%AF%94%E7%8E%87 \o 财务比率 财务比率)中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别函数,使推导出的判别函数对观测样本分类时的错判率最小.率先将这一方法应用于 HYPERLINK /wiki/%E8%B4%A2%E5%8A%A1%E5%8D%B1%E6%9C%BA \o 财务危机 财务危机、公司破产及违约 HYPERLINK /wiki/%E9%A3%8E%E9%99%A9%E5%88%86%E6%9E%90 \o 风险分析 风险分析的开拓者是美国的 HYPERLINK /w/index.php?title=%E7%88%B1%E5%BE%B7%E5%8D%8E%C2%B7%E9%98%BF%E5%B0%94%E7%89%B9%E6%9B%BCaction=edit \o 爱德华·阿尔特曼 爱德华·阿尔特曼博士(Edward I.Altman).他早在1968年对美国破产和非破产生产企业进行观察,采用了22个 HYPERLINK /wiki/%E8%B4%A2%E5%8A%A1%E6%AF%94%E7%8E%87 \o 财务比率 财务比率经过数理统计筛选建立了著名的5变量 HYPERLINK /wiki/Z-score%E6%A8%A1%E5%9E%8B \o Z-score模型 Z-score模型和在此基础上改进的“Zeta” HYPERLINK /wiki/%E5%88%A4%E5%88%AB%E5%88%86%E6%9E%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B \o 判别分析模型 判别分析模型.根据判别分值,以确定的临界值对研究对象进行信用风险的定位.由于模型简便、成本低、效果佳, HYPERLINK /wiki/Zeta%E6%A8%A1%E5%9E%8B \o Zeta模型 Zeta模型己商业化,广泛应用于美国商业银行,取得了巨大的 HYPERLINK /wiki/%E7%BB%8F%E6%B5%8E%E6%95%88%E7%9B%8A \o 经济效益 经济效益.美国还专门成立了一家Zeta服务有限公司,著名 HYPERLINK /wiki/%E7%BE%8E%E6%9E%97%E8%AF%81%E5%88%B8 \o 美林证券 美林证券也提供Z值统计服务.受美国影响,日本 HYPERLINK /wiki/%E5%BC%80%E5%8F%91%E9%93