多元概率比回歸模型
百科 > 財務(wù)管理工具 > 多元概率比回歸模型
1.什么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(yè)破產(chǎn)的概率為p,并假設(shè)企業(yè)樣本服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,其概率函數(shù)的p分位元數(shù)可以用財務(wù)指標(biāo)線性解釋。
2.采用多元概率比回歸模型的前提條件[1]
企業(yè)樣本服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,概率函數(shù)p分位數(shù)可以用財務(wù)指標(biāo)線性解釋。
3.多元概率比回歸模型與多元邏輯模型的區(qū)別
Probit模型和Logit模型的思路很相似,但在具體的計(jì)算方法和假設(shè)前提上又有一定的差異,主要體現(xiàn)在三個方面:
- 一是假設(shè)前提不同,Logit不需要嚴(yán)格的假設(shè)條件,而 Probit則假設(shè)企業(yè)樣本服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,其概率函數(shù)的p分位元數(shù)可以用財務(wù)指標(biāo)線性解釋;
- 二是參數(shù)a、b的求解方法不同,Logit采用線性回歸方法求解,而Probit采用極大似然函數(shù)求極值的方法求解;
- 三是求破產(chǎn)概率的方法不同,Logit采用取對數(shù)方法,而Probit采用積分的方法。
4.多元概率比回歸模型的優(yōu)缺點(diǎn)
假設(shè)條件比較嚴(yán)格,計(jì)算過程復(fù)雜,且有較多近似處理,但預(yù)測精確度高。
評論 | 0條評論
評論