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
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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"
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評論(共1條)提示:評論內容為網友針對條目"多元概率比回歸模型"展開的討論,與本站觀點立場無關。
59.46.172.*在2012年12月22日21:33發表
胡扯,純粹地瞎說
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