信用利益とLOGISTIC回帰に基づく会社のデフォルト確率推計モデルと実証研究【JST・京大機械翻訳】

Cao Yong; Li Menggang; Li Gang; Hong Yahui

文献

J-GLOBAL ID：201702284713717582 整理番号：17A0392741

信用利益とLOGISTIC回帰に基づく会社のデフォルト確率推計モデルと実証研究【JST・京大機械翻訳】

Corporate Default Probability Model Based on Credit Spreadand Logistic Regression

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資料名：
巻： 25 号： 6 ページ： 209-223 発行年： 2016年
JST資料番号： C3047A ISSN： 1007-3221 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：中国 (CHN) 言語：中国語 (ZH)

LOGISTICモデルを用いて、企業のデフォルト確率を計算することは実際の応用において二つの問題が存在する。一つは会社のデフォルト記録データベースやデフォルト記録データベースが典型的でない場合には、このモデルあるいはモデル計算結果を適用できない。第二に,既存のLOGISTIC不履行確率モデルは異なる業界の財務指標の分布特徴の差異性を無視し,会社のデフォルト確率計算結果の正確性を低下させる。問題の一つに対して、本文は会社の信用の信用度を通じて市場の暗黙の会社のデフォルト確率を計算し、LOGISTIC変換に基づいてLOGISTICの線形回帰のパラメーターを更に確定し、会社のデフォルト確率の計算結果は債券市場の実際の状況に符合する。問題の二つに対して、異なる業界の主要な財務指標の単因子分散分析により、業界間の財務指標の分布特徴には顕著な差異があり、適合度により、区分業界がLOGISTIC確率モデルを構築することによって、デフォルト確率計算の正確性を著しく向上させることが証明された。本論文において,ロジスティック確率モデルの構築プロセスは以下の通りである。財務指標の相関分析を通じて、情報の重複を反映する財務指標を削除した。LOGISTIC回帰における財務指標の係数の有意性検定により、デフォルト確率の解釈能力が弱い財務指標を削除した。ロジスティック回帰の適合度を基準として、各サンプル業界のLOGISTICデフォルト確率モデルの重要な財務指標を選び、機械設備など5つのサンプル業界のLOGISTICデフォルト確率モデルを構築した。この方法は,企業内の企業のデフォルト確率の正確な計算のためのモデルと方法を提供する。本論文の革新と特色は以下の通りである。一つは、無裁定条件の下で、会社の信用の信用度によって市場の暗黙の会社のデフォルト確率を計算し、それに対してLOGISTIC変換を行い、LOGISTICの線形回帰の解釈変数とする。本論文は,会社のデフォルトデータの欠如の下でのロジスティックの確率的モデルのパラメータ推定問題を解決した。第二に,単一因子分散分析法を用いて,産業間の財務指標の分布特性に有意差があることを証明し,それにより,業界の確率的モデルを確立すべきであることを示した。三番目は財務指標間の相関分析を通じて、情報の重複を反映する財務指標を削除し、財務指標の係数の有意性検定により、企業のデフォルト確率の解釈能力が弱い財務指標を削除し、LOGISTICデフォルト確率モデルにおける重要な財務指標の選択の合理性を保証した。4)実証研究の結果により、異なる業界のLOGISTICデフォルト確率モデルの重要な財務指標は異なり、同じ財務指標のパラメーターも顕著な差異が存在することが明らかになった。実証研究の結果によると、区分業界におけるLOGISTIC不履行確率モデルを区別することは非区分業界と比べ、前者は適合度及び調整後の適合度を1倍近く向上させることができる。本論文の研究結果は,企業のデフォルト確率の計算の精度を向上させるために重要な参照を提供して,商業銀行のローン価格決定,会社の債券価格決定,および銀行信用リスク管理のための重要な参照を提供する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

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経営工学一般 , 産業経済 , 利益管理

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