武振昆的logistic判别模型在风险管理中的应用 (自动保

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1、logistic判别模型在风险管理中的应用ApplicationofLogisticModeltotheRiskManagementAnalysis学院：经济学院班级：金融三班姓名：武振昆学号：21100801指导教师：花秋玲日期：2012年12月logistic判别模型在风险管理中的应用武振昆（经济学院金融三班21100801指导教师:花秋玲）摘要：logistic模型又称logistic回归分析，是多元回归分析的拓展，其因变量不是连续的变量；在logistic分析中，因变量是分类的变量；logistic和pr

2、obit回归皆为定性回归方程的一种；他们的特点就在于回归因变量的离散型而非连续型。Logistic回归又分为binary和multinominal两类,模型主要在流行病学中应用较多，根据危险因素预测某疾病发生的概率等等,logistic模型目前主要还应用在我国商业银行信用风险管理中，因为在信贷风险管理上的模型方法还很落后，而恰好我国商业银行的信贷数据满足logistic模型的要求，因此logistic模型在信贷风险管理中占有一定地位，本文借用由财经报提供的数据，用logistic模型进行预测，并通过未来数据对预测

3、结果进行检验。关键词：logistic模型，违约率，违约企业，非违约企业一、引言进入20世纪80年代以来，logistic回归分析法逐步取代了传统的判别分析法。这种方法不仅本身灵活简便，而且它的许多前提假设比较符合经济现实和金融数据的分布规律，譬如它不要求模型变量间具有线性的相关关系，不要求变量服从协方差矩阵相等和残差项服从正态分布等，这使得模型的分析结果比较客观。同时，具体公司数据带入模型之后得到的是一个概率值，在实际使用中简单方便。结合我国商业银行信用风险管理及上市公司财务数据的现状，前提假设及对数据的要求相

4、对符合经济现实的logistic模型更加适合我国企业信用风险的度量和管理研究。一、方法理论1.1、Logistic回归原理Logistic回归模型描述的是概率P与协变量之间的关系，考虑到P的取值在0----1之间，为此要首先把logistic变换为，使得它的取值在之间，然后建立logistic回归模型：P=p(Y=1)=Logistic回归模型的数据结构：观察值个数取1的观察值个数取0的观察值个数协变量的值N1r1n1-ri………………………N2r2n2-r2……………………….........Ntrtnt-rt

5、……………………….根据数据，得到参数的似然函数使用迭代算法可以求得的极大似然估计。1.2、含名义数据的logistic模型婚姻状况是名义数据，分为四种情形：未婚、有配偶、丧偶、离婚；在建立logistic模型时，定义变量M1、M2、M3，使得（M1=1，M2=0，M3=0）表示未婚；（M1=0，M2=1，M3=0）表示有配偶（M1=0，M2=0，M3=1）表示丧偶（M1=-1，M2=-1，M3=-1）表示离婚也可以将三变量定义为（M1=1，M2=0，M3=0）表示未婚；（M1=0，M2=1，M3=0）表示有配偶

6、（M1=0，M2=0，M3=1）表示丧偶（M1=0，M2=0，M3=0）表示离婚一般来说，只要矩阵非奇异，可以定义（M1=a1，M2=b1，M3=c1）表示未婚；（M1=a2，M2=b2，M3=c2）表示有配偶（M1=a3，M2=b3，M3=c3）表示丧偶（M1=a4，M2=b4，M3=c4）表示离婚1.3、含有有序数据的logistic回归文化程度是有序的定性变量，他有一个顺序，由低到高为文盲、小学、中学、高中、中专；大学。常用数字来表示顺序变量，例如用0、1、2、3、4、5表示文化程度由低到高。1.4、mul

7、tinominal多项logistic回归模型以上讨论的都是二值logistic回归，实际问题中有许多响应变量是多值的情形，这时就需要用到多值logistic回归；Nominal型的响应变量：研究三个学校和两个不同的课程计划对学生偏好何种学习方式的影响。其相应变量学习方式y=1自修、y=2小组、y=3上课；学校课程计划学习方式合计X1x2x3y=1y=2y=3(10)x3=05125067X3=110172653(01)x3=016123674X3=121172664(00)x3=012122044X3=1151

8、51646在响应变量是名义变量时，挑选她的一个值作为参照物，让其他值与其作比较，这里以y=3上课作为参照物。令p1、p2、p3分表表示学生偏爱自修小组、上课的概率；以上课作为参照建立logistic模型。从而有然后参照二值logistic模型得到多项logistic回归模型参数八个参数的最大似然估计。二、研究现状　　Martin（1977）首次将多元逻辑回归分析引入财务危