分位数回归在违约概率模型中的应用

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时间:2019-02-21

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1、分类号:汐zfz密级:公开⑧单位代码:10422学号:加tl

2、lzg≯∥户囊只季硕士学位论文论文题目:ThesisforMasterDegree玢他彀、司9习府淳期蕾裤檬理申幻客、i3十A小帕硼。七姗啡p)雠i册ir、嗡曩氓tt1砖厉Ijl秀∥o曲s作者培养专业指导合作姓名单位名称教师导师纱吵年

3、f月/日/1原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:

4、匐趋2日期:Ⅻl晕∑j:。关于学位论文使用授权的声明本人同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的印刷件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。(保密论文在解密后应遵守此规定)论文作者签名:童心箍2导师签名:山东大学硕士学位论文目录中文摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯I英文摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..III第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..1§1.1研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..1§1.2

5、研究意义与目的⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.1§1.3国内外研究文献综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..2§1.4研究思路及框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.3第二章Logistic逐步回归违约概率模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5§2.1Logistic回归模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5§2.2回归参数的估计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.5§2.3逐步回归变量选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..7§2.3.1变量选择准则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯7§2.3.2逐步回归变量选择原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯9§2.4模型风险区分能力检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..

6、11§2.4.1K-S指标⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.12§2.4.2ROC曲线与AUC值⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯..12§2.4.3CAP曲线与AR值⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.15第三章分位数回归⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯17§3.1分位数回归的定义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.17§3.2分位数回归的优越性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.18§3.3分位数回归的求解方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..19一T一山东大学硕士学位论文§3.4分位数回归的参数检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..2053.4.1拟合优度检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..2053.4.2W

7、砒d检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯20第四章Logistic违约概率模型实证⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯22§4.1数据来源⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.22§4.2逐步回归变量选择及模型的建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..22§4.3模型的检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..24§4.3.1样本内检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.24§4.3.2样本外检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.26§4.4不同分位点下AIC与BIC模型的比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。28参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..33致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.35

8、山东大学硕士学位论文CONTENTSChineseAbstract⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..IEnglishAbstract⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯IIINotations⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..VChapter1Introduction⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1§1.1ResearchBackground⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.1§1.2ResearchSignificanceandPurpose⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1§1.3DomesticandForeignResearchLiteratureReview⋯⋯⋯⋯

9、⋯2§1.4ResearchIdeasandFrameworks⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3Chapter2LogisticRegressionDefaultProbabilityModel..................5§2.1LogisticRegressionModel⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5§2.2TheEstimationofRegressionParameter⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5§2.3StepwiseRegressionVa

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