多元概率比回歸模型 - MBA智库百科

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Probit模型和Logit模型的思路很相似,但在具體的計算方法和假設前提上又有一定的差異,主要體現在三個方面:. 一是假設前提不同,Logit不需要嚴格的假設條件,而Probit則 ... 多元概率比回歸模型 用手机看条目 扫一扫,手机看条目 出自MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/) 目錄 1什麼是多元概率比回歸模型 2多元概率比回歸模型的計算公式 3採用多元概率比回歸模型的前提條件[1] 4多元概率比回歸模型與多元邏輯模型的區別 5多元概率比回歸模型的優缺點 6相關條目 7參考文獻 [編輯]什麼是多元概率比回歸模型   多元概率比回歸模型亦稱Probit回歸模型,是假定企業破產的概率為p,並假設企業樣本服從標準正態分佈,其概率函數的p分位元數可以用財務指標線性解釋。

[編輯]多元概率比回歸模型的計算公式   先是確定企業樣本的極大似然函數,通過求似然函數的極大值得到參數a、b,然後利用公式如下,求出企業破產的概率。

和前面的判別規則一樣,如果概率p小於0.5,就判別為財務正常型;如果p大於0.5,則為即將破產型。

  P= [編輯]採用多元概率比回歸模型的前提條件[1]   企業樣本服從標準正態分佈,概率函數p分位數可以用財務指標線性解釋。

[編輯]多元概率比回歸模型與多元邏輯模型的區別   Probit模型和Logit模型的思路很相似,但在具體的計算方法和假設前提上又有一定的差異,主要體現在三個方面: 一是假設前提不同,Logit不需要嚴格的假設條件,而Probit則假設企業樣本服從標準正態分佈,其概率函數的p分位元數可以用財務指標線性解釋; 二是參數a、b的求解方法不同,Logit採用線性回歸方法求解,而Probit採用極大似然函數求極值的方法求解; 三是求破產概率的方法不同,Logit採用取對數方法,而Probit採用積分的方法。

[編輯]多元概率比回歸模型的優缺點 假設條件比較嚴格,計算過程複雜,且有較多近似處理,但預測精確度高。

[編輯]相關條目 財務預警模型 多元判定模型 [編輯]參考文獻 ↑程濤.財務預警模型綜述[J].山西財經大學學報,2003,25(5):105 取自"https://wiki.mbalib.com/zh-tw/%E5%A4%9A%E5%85%83%E6%A6%82%E7%8E%87%E6%AF%94%E5%9B%9E%E5%BD%92%E6%A8%A1%E5%9E%8B" 本條目對我有幫助6 赏 MBA智库APP 扫一扫,下载MBA智库APP 分享到: 下载MBA智库,阅读全文 温馨提示 复制该内容请前往MBA智库App 立即前往App   如果您認為本條目還有待完善,需要補充新內容或修改錯誤內容,請編輯條目或投訴舉報。

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59.46.172.*在2012年12月22日21:33發表 胡扯,純粹地瞎說 回複評論 發表評論請文明上網,理性發言並遵守有關規定。

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