logistic回归模型在信贷风险管理中的应用
logit模型的原理及信贷应用
Logit模型的原理及信贷应用1. Logit模型的原理Logit模型（逻辑回归模型）是一种用于建模二分类问题的统计模型。
它基于逻辑函数（logistic function）将线性回归模型的输出转换为概率值，从而实现对样本进行分类的目标。
1.1 逻辑函数逻辑函数又称为Sigmoid函数，它的数学表达式为：sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))逻辑函数的值域在(0,1)之间，当x逼近正无穷时，sigmoid(x)趋近于1；当x逼近负无穷时，sigmoid(x)趋近于0。
1.2 模型的线性表达式在Logit模型中，我们使用线性表达式来表示特征对于分类结果的影响，其形式为：z = wx + b其中，z表示模型的线性组合结果，w是特征的权重，x是特征的值，b是偏置项。
1.3 模型输出与分类利用逻辑函数，我们将线性组合结果z转换为概率值p：p = sigmoid(z) = 1 / (1 + exp(-z))当p大于等于0.5时，我们将样本分类为正例；当p小于0.5时，我们将样本分类为负例。
1.4 模型参数的学习Logit模型的参数学习通常通过最大似然估计方法进行。
给定一组观测样本，我们通过最大化似然函数来寻找最优的模型参数。
2. 信贷应用Logit模型在信贷领域有着广泛的应用，特别是在风险评估和欺诈检测等方面。
2.1 风险评估在信贷风险评估中，银行和金融机构需要根据借款人的个人信息以及其他相关特征来评估其借款风险。
Logit模型可以利用借款人的特征，如年龄、性别、收入、征信记录等，建立一个分类模型，预测借款人违约的概率。
通过调整模型的阈值，可以实现对借款人进行风险分类，从而决定是否给予贷款以及贷款额度的确定。
2.2 欺诈检测在信贷领域，欺诈检测是一个重要的问题。
通过Logit模型，可以利用借款人的特征和交易行为等信息，建立一个分类模型，预测借款人是否存在欺诈风险。
例如，模型可以根据借款人的历史交易记录、居住地与工作地的关系、借款人的社交网络等信息，来判断借款申请是否可能涉及欺诈行为。
基于Logistic回归模型的个人小额贷款信用风险评估及应用
基于Logistic回归模型的个人小额贷款信用风险评估及应用作者：罗方科陈晓红来源：《财经理论与实践》2017年第01期摘要：根据光大银行某分行的实际样本数据，构建二分类Logistics信用风险评估模型，对互联网金融个人小额贷款信用风险评估问题进行实证研究。
实证表明：年龄、性别、收入、职业、学历、是否持有信用卡、存贷比以及客户所属地对个人小额贷款信用风险影响非常显著；其中年龄越大、收入越稳定、学历越高、持有信用卡、存贷比越低的客户其信用等级越高；女性信用风险显著低于男性；一、二线城市客户的履约率普遍高于县地级市客户的履约率，商业银行应有针对性地对其进行有效规避和分散。
关键词：Logistic模型；互联网金融；小额贷款；信用风险；一、引言20世纪末以来，随着以互联网、大数据为代表的信息技术快速发展，金融与互联网从逐渐融合到全面渗透，“互联网金融”概念应运而生。
互联网金融凭借成本低廉、高效便捷、受众广泛的特征使其在满足客户个性化需求、服务长尾客群方面具有先天性优势，因此传统商业银行可以通过发展互联网金融模式，加快个人信贷领域产品和服务创新，达到业务处理的便捷性，提升客户体验，增加客户黏性，拓展普惠金融服务范围。
传统的小额贷款主要面向中低收入个人客户、中小企业主等群体，涉及面广、个性化需求强烈，由于缺乏统一的规范化管理，风险管理难度较大，这也是商业银行小额贷款业务发展缓慢的一个主要原因，但随着“互联网+金融”模式的兴起，大数据、云计算、社交网络、搜索引擎等互联网技术不断突破与运用，商业银行大力发展个人小额贷款业务已成为可能，但同时也应看到随之而来的欺诈风险、准入风险等，商业银行信用风险管理所考量的因素不断细化。
所以，传统商业银行如何运用互联网金融的优势来创新发展个人小额信贷业务、抢占个人信贷业务市场、高效的解决信息不对称的问题，有效的管理风险将会成为传统商业银行未来不得不考虑的问题。
信贷的核心是风险管理，而对于个人小额贷款业务而言，风险管理的核心是客户信用管理，包括客户准入管理、存量客户管理及逾期客户管理。
基于logistic回归模型对中小微企业信贷风险研究
基于logistic回归模型对中小微企业信贷风险研究作者：陈大睿李颖李泽坤来源：《商场现代化》2022年第22期基金項目：2021年度山东省级大学生创新创业训练计划项目“基于logistic回归模型的中小微企业信贷风险研究”（S202113320130）摘要：文章主要是针对中小微企业信贷风险方面进行研究，建立金融信用风险评价指标体系，构建 logistic 回归模型对企业风险进行预测，以违约概率 P=0.5 为临界值，模型的预测准确率为 81.25%，针对剩余可贷款企业进行定性和定量分析，建立非线性规划函数。
求解该函数得到银行对六大类供应链金融体系中各个企业的信贷策略，如贷款额度高的企业，银行会适当降低贷款的年利率。
关键词：信贷风险；信贷策略；logistic 回归模型；非线性回归引言：在当前经济蓬勃发展的大环境下，中小微企业的规模占比已达到全部企业数量的98%，中小企业很好地满足了我国的民生需求，促进国内消费，推动产品出口销售，在我国经济结构布局中扮演越来越重要的地位。
不过小微企业却因为他们规模相对较小，又没有抵押资产等因素，所以一直面临着融资难的问题。
商业银行一般是根据信贷政策、企业的贸易票据信息以及上中下游企业的影响力，向能力强大、供求关系稳定的企业进行放贷，并可能对信用高、信贷风险小的企业予以利息优惠。
因此，我们主要从商业银行信贷风险视角出发探究中小微企业在银行贷款方面的投资问题。
一、数据的处理1.数据来源本文所采用的数据来源为2020全国大学生数学建模C题提供的123 家有信贷记录企业的相关数据。
2.数据预处理由于数据庞大且复杂，因此对数据进行预处理，剔除无效信息，利用 Python 软件进行数据归总：信誉评级为 D 的企业，银行不予考虑贷款资格，利用Excel软件直接剔除信誉评级为D 企业的相关数据；显示作废发票在本次交易中无实质意义，因此在进销项发票数据中将作废发票进行筛除；利用 Python 软件对筛选过后的进销项价税数据按照不同企业不同年度进行归总。
基于Logistic回归模型的信用风险预测研究
基于Logistic回归模型的信用风险预测研究随着金融业的不断发展，个人贷款等信用类业务已经成为金融机构的重要收入来源。
然而，信用风险却一直是这些业务的难题之一。
因此，如何准确评估个人信用风险，成为了金融机构必须面对的挑战，也成为了许多学者关注的焦点。
Logistic回归模型是一种简单、有效的预测模型，它已经被广泛应用于金融信用风险预测的研究中。
Logistic回归模型是一种分类模型，适用于输出变量为二元结果（0或1）的情况下。
在金融领域中，我们将是否能够按时偿还贷款视为二元结果，并使用各种影响变量来预测个人是否能够按时偿还贷款。
例如，个人的职业、收入、征信记录和负债情况等因素都会影响其还款能力。
我们可以将这些因素统称为“特征”，并使用它们来训练Logistic回归模型。
Logistic回归模型是一种非常基础的模型，但是在金融领域中，它已经被广泛地使用。
这是因为Logistic回归模型可以很好地处理金融领域非线性、非正态、非对称等特征，而且很容易实现、解释和验证。
例如，在一个实际的信用卡客户数据中，我们可以使用各种特征来训练Logistic回归模型，来预测不良账户概率。
在这个模型中，特征可以是客户的性别、年龄、收入、教育程度、家庭情况、就业情况、是否有担保人等。
尽管这些特征没有明确的数学公式和规律，但是它们都可以对客户的信用风险产生重要影响。
但是，Logistic回归模型也有自身的缺陷。
例如，它假设各特征之间是独立的，但是在现实生活中，这些特征之间往往是相互关联的。
此外，它仅适用于二元分类问题，无法处理多元分类问题。
在金融领域，这种限制可能会影响到我们对信用风险的准确评估。
对于金融机构来说，评估个人信用风险是非常重要的。
过度风险可能导致机构的资产负债表严重失衡，从而陷入危机。
因此，在评估信用风险时，机构应该采用合适的方法，例如Logistic回归模型，并结合其它方法来提高预测精度。
此外，机构还应该根据实际情况和风险承受能力，采取相应的措施来控制信用风险。
基于Logistic模型的信用卡风险管理实证研究
２ — ４
臧皓楠 ， 张启文 ： 基于 Ｌ ｇｓｉ 型的信用卡风 险管理 实证研 究 ｏ ｉ ｃ模 ｔ
行 不愿 意为 其 提供 服 务 且 对 其支 付本 息 的能 力 有所 怀
疑 。本 文将 在 １ 中有 三次不 能 够及 时偿还 信用 卡透 支 年
第二， Ｑ转换成 ｌｌ ｌ≠ ， 将 ｎ ＝ｎ ￣ 其中Ｉ ｎ Ｑ称为
ｌ— ｒ
ＬｇＰ ｏｉ 。在经过这 样 的转换 之后 ，ｏｉ ｔ ＬｇＰ与 Ｑ 之 间仍呈增 ｔ 长 （ 降） 或下 的一致 关系 ， 取值 于 一 ～ 。 之 间。这 同一 且 ＋。
般的线性回归模型中对应变量的取值范围相吻合。 ＬｓＰ变换说 的便是上述两 步转换过程。在经过 ｏｉ ｔ ＬｇＰ ｏｉ 变换后 ， ｔ 就可以利用一般线性回归模型建立因变量
第 ２１ 年 第 ７ ０２ 期 （ 总第 ４ １ ） ０期
商 业 经 济
Ｓ ＨＡＮＧ Ｅ ＪＮＧ Ｉ Ｙ Ｉ Ｊ
Ｎｏ７， ０１ ． ２ ２
Ｔｏａ ． ｔｌ ４０１ Ｎｏ
【 文章 编 号】 １０ － ０３２ １ ） — ０４ ０ ０ ９ ６４ （０２０ ０２ — ２ ７
基 于 Ｌ ｇｓ ｃ 型 的 ｏ ｉｉ 模 ｔ 信用卡风险管理实证研究
约性 高于女性 ； 年龄方面 ： 随着年龄的增 长 ， 户的违约率逐 渐降低 ； 育程度方 面： 客 教 学历 高的持 卡人 ， 违约率较低 ； 婚姻 方 面： 未婚客 户的违约率 高于已婚客 户； 收入方面 ： 收入越 高的人 违约概率会越低 。
【 关键词 】 Ｌｇ ｔ 模 型 ； 用卡 ； ｏｉｉ ｓｃ 信 风险管理 ； 结论
臧 皓 楠 ，张启 文
（ 东北 农业 大学
基于Logistic模型的信用卡信用风险研究
请人 的相 关信 息代 入模 型 ，计 算 出的违 约概 率 可以 区分不 同
要 构建 信用 卡信 用 风险 评估 模 型 ，指标 变量 的选 取是
申请 人信 用风 险的 大小 ，为商 业 银行确 定 发卡 及授信 额度提 第 一 步 ，也 是 最 重要 的一 步 ，它为 之 后 要 进 行 的风 险 度
有 十分 重要 的现实 意义 。
只能取 ０ １ 或 。所 以 ，Ｌｏ ｉ ｔｃ￣归模型 的结果可 以直观 地 ｇ ｓｉ ［
在业 务操作 中 ，信 用风 险评估 是银 行 信用 风险 管理 的关 说 明某个事 件是 否 发生 以及 发生 违约 事件 的概 率是 多少 ，
键 环节 ，有 效的信 用风 险 评估是 信 用风 险管理 综合 手段 中的 便 于我 们进行 理论 解释 。鉴于此 ，本 文使 用Ｌｏ ｉｔ ｃ ｇ ｓ ｉ 回归 关 键组 成部 分 。只有 通过 对信 用卡 信用 风险 的准确 识 别 、科 法作 为理 论依 据 ，建立 起 与我 国信 用卡 市场 现状相 适应 的
风 险 的识 别与评价 对 于现 阶段 我 国商业 银行控 制信 用卡 业务 态分 布 和 协 方 差 相 同的 假 设 ，扩 大 了适 用范 围 ；第 三 ， 风 险 、维持 稳定 的信 用卡 盈利水 平 、保 障银行 平稳 运行 都具 Ｌｏ ｓ ｉ 回归模 型的 因变量是 一个 二分类 变量 ，这 个变 量 ｇｉｔ ｃ
、
模型的选择
Ｌ ｇ ｓｉ回归模 型是 目前统 计分析 方法 建立 的信用评 ｏ ｉｔｃ
用 卡业 务的 进一步 发展 ，信 用 卡的 不 良贷款率 逐年 攀升 ，信 分 模 型 中比较成 功 的方 法 ，主要 有以 下三 个优 点 ：第一 ， 用 卡业 务的 风险 管理 备受监 管部 门、发 卡银行 以及 广大 持卡 Ｌｏ ｓ ｉ Ｎ归模 型的 因变量取 违约 概率 与履约概率 的发 生 ｇｉｔ ｃ
商业银行公司授信违约概率预测方法
商业银行公司授信违约概率预测方法商业银行作为金融机构，通过为客户提供授信业务来发挥其信贷功能。
然而，授信业务存在一定的风险，客户可能因各种原因违约。
因此，商业银行需要进行授信违约概率预测，以评估客户的还款能力，有效控制风险。
本文将介绍几种常见的商业银行公司授信违约概率预测方法。
首先是基于传统的统计方法，如Logistic回归模型。
这种方法通过对历史数据进行分析，建立一个数学模型，以预测客户违约概率。
在数据预处理阶段，可以对数据进行清洗、缺失值填充和特征选择等操作，以提高模型的准确性。
然后，使用Logistic回归模型对特征和违约概率之间的关系进行建模，并通过模型的参数估计来计算违约概率。
最后，将模型用于新数据的预测。
其次是基于机器学习的方法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）。
这些方法不仅可以处理线性关系，还可以处理非线性关系，从而提高模型的预测能力。
与传统方法不同，机器学习方法可以自动地从数据中学习特征和违约概率之间的复杂关系。
使用这些方法预测授信违约概率时，需要进行数据预处理、特征工程和模型训练等步骤。
最后，可以使用验证集或交叉验证方法评估模型的性能，并选择最佳模型进行预测。
此外，还可以利用深度学习方法进行授信违约概率预测。
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习模型，在处理大规模数据和复杂关系方面具有优势。
例如，可以使用多层神经网络对客户的特征进行学习，以预测其违约概率。
这种方法需要大量的数据和计算资源，但可以获得更准确的预测结果。
除了以上的方法，还可以使用集成学习方法进行授信违约概率预测。
集成学习是一种将多个模型的预测结果进行组合的方法，以提高模型的预测性能。
例如，可以使用Boosting或Bagging方法对不同的机器学习模型进行集成，以预测客户的违约概率。
集成学习方法通常能够提高模型的稳定性和泛化能力。
总结来说，商业银行公司授信违约概率预测方法可以采用传统的统计方法、机器学习方法、深度学习方法和集成学习方法等。
logistic回归模型的原理与应用
logistic回归模型的原理与应用Logistic回归模型是一种重要的统计学习方法，在分类问题中得到广泛应用。
本文将介绍Logistic回归模型的原理及其在实际应用中的场景。
一、原理1.1 Logistic回归模型的基本概念Logistic回归模型是一种用于解决分类问题的线性模型，旨在通过将输入特征与相应的概率联系起来，实现对不同类别的分类。
1.2 Logistic函数在Logistic回归模型中，使用了一种称为Logistic函数（也称为Sigmoid函数）的特殊函数作为模型的基础。
Logistic函数的公式如下：$$g(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}$$其中，z表示线性模型的预测值（z = wx+b），g(z)表示通过Logistic函数获得的概率值。
1.3 损失函数与最大似然估计Logistic回归模型通过极大似然估计来确定模型参数。
常用的损失函数是交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss），其目标是最小化观测样本的预测概率与真实标签之间的差异。
1.4 参数估计为了确定Logistic回归模型的参数，通常使用梯度下降等优化方法进行参数估计。
通过迭代更新模型参数，使得损失函数逐渐减小，从而得到最优的参数估计结果。
二、应用场景2.1 二分类问题Logistic回归模型常用于解决二分类问题，如判断邮件是否为垃圾邮件、预测患有某种疾病的概率等。
通过将特征与相应的概率联系起来，可以根据阈值将样本分为两个类别。
2.2 多分类问题Logistic回归模型还可以扩展到多分类问题。
常见的应用包括手写数字识别、图像分类等。
通过对每个类别进行一对其他类别的二分类，可以得到每个类别的概率，从而实现多分类问题的解决。
2.3 风险预测在金融领域，Logistic回归模型被广泛应用于风险预测。
通过建立预测模型，可以根据客户的信用评分、借贷记录等因素，对客户是否存在违约风险进行预测。
2.4 市场营销Logistic回归模型还可以用于市场营销领域。
二元logistic模型在银行贷款风险中的应用
二元ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型在银行贷款风险中的应用摘要:贷款信用风险评估是银行贷款风险信用管理的重要内容,建立正确的信用评估模型分析对降低银行信用贷款风险至关重要。
本文采用某银行提供的贷款信息的初级数据,通过极大似然估计法建立logistic模型,进行信用贷款风险评估,检验结果表明该模型对银行进行信用贷款风险评估具有重要的指导意义。
关键词:银行信贷风险评估logistic回归1、引言60年代以前,银行的负责基本上是固定的,而随着同业拆借的发展,银行的负债管理成本取决于市场,成为波动的负债管理,银行要使其成本最小,并且由于声誉入股[1]和信贷配给的共同作用下大量存差存在,因此,信用风险管理成为商业银行风险管理中最关键也最具挑战性的领域之一。
信用风险是指借款人一方由于原因不能履约致使金融机构投资人或交易对方遭受损失的可能性[2]。
主要的贷款用于学生求学和住房贷款等多个方面,其中个人住房抵押贷款已经成为我国居民购房的主要手段随着银行在贷款方面的业务的增长[3],贷款的信用风险问题也日益突出。
应用科学的定量分析的方法对借款人信用风险进行评估以使银行事先掌握有关贷款人的资料,确定其违约的可能性是非常有必要的。
常用的对信用风险的评估方法主要有5C分析法、财务比率综合分析法、多变量信用风险判别模型[4]等等。
5C要素分析法是金融机构对客户作信用风险分析时所采用的专家分析法之一。
其评估结果主观性较强且易受外界干扰[5]。
财务比率综合分析法是将各项财务分析指标作为一个整体,系统、全面、综合地对借款人财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。
也是一种定性分析的方法。
多变量信用风险判别模型是以特征财务比率为解释变量,运用数量统计方法推导而建立起的标准模型。
目前国际上这类模型的应用是最有效的,也是国际金融业和学术界视为主流方法。
概括起来有线性概率模型、判别分析模型、Logistic、Probit模型。
多元判别分析法是研究对象所属类别进行判别的一种统计分析方法logistic模型[6]是采用一系列财务比率变量来预测公司破产或违约的概率;然后根据银行、投资者的风险偏好程度设定风险警界线、以此对分析对象进行风险定位和决策。
《基于Logistic模型的中小企业信用风险评估研究》
《基于Logistic模型的中小企业信用风险评估研究》一、引言在经济发展和金融市场蓬勃的背景下，中小企业（SMEs）对于国民经济的贡献日益突出。
然而，由于规模较小、财务状况不稳定、抗风险能力较弱等因素，中小企业的信用风险评估变得尤为重要。
信用风险评估是对企业履行还款责任的信任度进行衡量，有助于银行和其他金融机构更准确地识别风险、优化贷款策略，从而保护其资产质量。
Logistic模型作为一种常见的统计模型，因其适用于处理分类问题且对数据分布没有严格限制而广泛应用于信用风险评估领域。
本文旨在探讨基于Logistic模型的中小企业信用风险评估研究，为中小企业信用风险管理提供科学、客观的参考依据。
二、文献综述以往研究指出，中小企业信用风险评估对于金融市场的稳定发展具有重要意义。
许多学者和专家运用不同的方法对信用风险进行了研究，如多元线性回归模型、决策树模型等。
其中，Logistic模型因其良好的分类性能和稳健性在信用风险评估中得到了广泛应用。
在Logistic模型的应用中，主要关注企业财务指标、市场环境指标、运营指标等关键因素对信用风险的影响。
通过对这些因素的合理组合和预测，能够有效地提高信用风险评估的准确性和可靠性。
三、Logistic模型的应用1. 模型构建本研究选取了若干关键指标作为自变量，如企业财务状况、经营能力、市场环境等，以信用风险为因变量构建Logistic回归模型。
在模型构建过程中，通过数据的筛选和预处理，确保了数据的准确性和可靠性。
此外，还对模型进行了优化和调整，以提高预测的准确性。
2. 模型应用Logistic模型应用于中小企业信用风险评估时，可以分析不同指标对企业信用风险的影响程度。
例如，企业的负债率、盈利能力、市场占有率等关键因素均与信用风险密切相关。
通过对这些因素进行量化分析，能够得出企业在特定时期的信用风险等级和风险大小。
这有助于金融机构在制定贷款策略时更准确地判断企业信用风险水平，降低违约率。
逻辑回归模型及案例
逻辑回归模型及案例逻辑回归是一种常用的分类算法，广泛应用于各个领域，如金融、医疗、社交网络等。
本文将介绍逻辑回归模型的原理及其在实际案例中的应用。
一、逻辑回归模型的原理逻辑回归是一种广义线性模型，用于解决二分类问题。
其基本思想是通过线性回归模型的输出值，经过一个逻辑函数（如sigmoid函数），将结果映射到[0,1]之间，表示样本属于某一类别的概率。
具体而言，逻辑回归模型可以表示为以下形式：P(y=1|x) = sigmoid(w·x + b)其中，P(y=1|x)表示样本x属于类别1的概率，sigmoid函数为：sigmoid(z) = 1 / (1 + exp(-z))w和b是模型的参数，通过最大似然估计或梯度下降等方法来求解。
二、逻辑回归模型的应用案例1. 信用评估：银行可以利用逻辑回归模型来评估客户的信用风险，根据客户的个人信息、财务状况等特征，预测其违约概率，从而做出相应的授信决策。
2. 疾病预测：医疗机构可以利用逻辑回归模型来预测患者是否患有某种疾病，根据患者的年龄、性别、体重、血压等指标，预测其患病概率，有助于早期诊断和治疗。
3. 垃圾邮件过滤：电子邮件提供商可以利用逻辑回归模型来判断一封邮件是否为垃圾邮件，根据邮件的主题、发件人、内容等特征，预测其为垃圾邮件的概率，从而进行过滤。
4. 社交网络分析：社交媒体平台可以利用逻辑回归模型来预测用户是否会喜欢某个广告或推荐内容，根据用户的个人资料、兴趣爱好等特征，预测其点击或购买的概率，有助于提供个性化推荐。
5. 用户流失预测：电信运营商可以利用逻辑回归模型来预测用户是否会流失，根据用户的通话时长、流量使用情况、账单金额等特征，预测其流失的概率，有助于采取相应措施提高用户留存率。
6. 市场预测：市场研究机构可以利用逻辑回归模型来预测某个产品在市场上的销售情况，根据产品的价格、品牌知名度、市场推广等特征，预测其销售量的概率，有助于制定营销策略。
信用风险理论、模型及应用研究
信用风险理论、模型及应用研究信用风险是金融领域中的一个重要概念，指的是借款人或债务人违约的可能性。
这种风险不仅对金融机构和投资者造成潜在的损失，还对整个经济产生着重要的影响。
因此，对信用风险进行理论、模型和应用研究具有重要的意义。
信用风险理论可以追溯到20世纪初，当时主要是以定性分析为主。
随着金融市场的发展和复杂化，定性分析已经无法满足金融机构对信用风险评估的需求。
因此，定量分析逐渐成为信用风险理论研究的主流。
其中最具代表性的理论是5C理论，该理论从借款人的信用、偿还能力、资本、经营环境、担保五个方面对信用风险进行评估。
还有Z评分模型、Logit模型等统计方法的应用，这些方法通过建立数学模型来预测借款人的违约概率。
信用风险模型的建立与应用是信用风险理论发展的重要方向。
目前比较流行的信用风险模型包括KMV模型、Credit Metrics模型、Credit Portfolio View模型等。
其中，KMV模型基于Merton的违约债券定价模型发展而来，通过计算借款人的违约概率和债务的价值来评估信用风险。
Credit Metrics 模型是一种基于VaR思想的模型，通过计算借款人信用状况的概率分布来评估信用风险。
Credit Portfolio View模型则是一种基于宏观经济因素分析的模型，通过分析宏观经济因素对借款人信用的影响来评估信用风险。
这些信用风险模型的应用，不仅提高了金融机构对信用风险评估的准确性和效率，还为投资者提供了更加科学的决策依据。
除了在金融机构和投资者中的应用外，信用风险理论还在其他领域得到了广泛应用。
例如，在保险行业，信用风险对保险公司的经营状况产生着重要影响。
保险公司可以通过对信用风险进行评估和控制，制定更加科学合理的保险费率。
在监管领域，信用风险也是监管机构的重点之一。
监管机构通过对金融机构的信用风险进行评估和监测，可以更好地把握金融市场的风险状况，为宏观调控提供更加科学的依据。
统计学中的Logistic回归模型
统计学中的Logistic回归模型统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都有广泛的应用。
其中，Logistic回归模型是一种常用的统计方法，用于预测和解释二元或多元因变量与自变量之间的关系。
在本文中，我们将探讨Logistic回归模型的基本原理、应用场景以及其优势和局限性。
一、Logistic回归模型的基本原理Logistic回归模型是一种广义线性模型，它用于建立因变量与自变量之间的非线性关系。
与线性回归模型不同，Logistic回归模型的因变量是一个二元变量（如成功与失败、生存与死亡），并且其取值范围在0和1之间。
该模型基于Logistic函数，将自变量的线性组合转换为概率值，从而进行分类或概率预测。
二、Logistic回归模型的应用场景Logistic回归模型在各个领域都有广泛的应用。
在医学研究中，它可以用于预测患者的疾病风险，如心脏病、癌症等。
在市场营销中，它可以用于预测顾客的购买意愿和忠诚度。
在金融领域，它可以用于评估贷款违约风险和信用评分。
此外，Logistic回归模型还可以应用于社会科学、环境科学等多个领域。
三、Logistic回归模型的优势Logistic回归模型具有以下几个优势。
首先，它可以处理二元或多元因变量，并且不受因变量分布的限制。
其次，Logistic回归模型可以提供概率预测，而不仅仅是分类结果。
这对于决策制定和风险评估非常有用。
此外，Logistic回归模型还可以通过引入交互项和多项式项来处理自变量之间的非线性关系，增加模型的灵活性和解释性。
四、Logistic回归模型的局限性尽管Logistic回归模型有很多优势，但也存在一些局限性。
首先，它假设自变量与因变量之间的关系是线性的，这在某些情况下可能不符合实际情况。
其次，Logistic回归模型对异常值和缺失数据比较敏感，需要进行数据预处理和异常值处理。
此外，模型的解释性较强，但对于复杂的关系和交互作用的解释能力有限。
基于Logistic回归原理的个人综合消费贷款信用风险计量模型研究
由于 个 人 消 费 类 贷 款 金 额 不 高 ， 申请 较 为 简 单 ，借 款 人 提 供 的 材 料 也 不 是 很 严 格 ，这 就 造 成 了借 款 人 在 申 请 贷 款 时 故 意 制 造 虚 假 信 息 或 隐 瞒 自己 的 真
款信 用风 险计 量模 型 的基 本 方法。 》 关 ■诩 综合 消 费贷 款 ；Ｌｇ ｔ＠ 归 ；数 据 处理 方法 ｏ ｉｉ ｓｃ
称 状 况 导 致 在 交 易完 成 前 后 分 别 产 生 逆
向 选 择 和 道 德 风 险 问题 。
方 式 ，和信 贷 市 场 信 息 不对 称 的大 环 境 。导 致 了现 在 商 业 银 行 对 申请 个 人 消 费 贷 款 的 客 户 ，有 比 较 严 格 的 要 求 。 客 户 基 本 必 须 有 收 入 非 常 稳 定 的 工 作 ，例
险 、操 作 风 险 、利 率 风 险 、汇 率 风 险 、 流 动 性 风 险 、监 管 风 险 、法 律 风 险 等 类
于 信 息 不 对 称 所 产 生 的 “ 向选 择 ” 问 逆
题 ，是 一 种 事 前 行 为 。 由于 小 额 消 费 类
贷 款 金 额 不 高 ，根 据 监 管 部 门 的 要 求 ， 在 发 放 贷 款 时 ，可 以 采 取 借 款 人 自主 支 付 的 方 式 。 这 就 造 成 了 当借 款 人 取 得 所
个 人 综 合 消 费 类 贷 款 风 险产 生 原 理 及 主要 风 险点
在个 人 消 费 贷款 的 市场 上 ，贷款
目前 我 国 商 业 银 行 对 个 人 综 合 消 费 类贷 款 的风 险防控 措 施
由于 小 额 消 费 贷 款 的金 额 一 般 在 ３ ０ 万 以 内 ，根 据 中华 人 民 共 和 国 银 行 业 监
信用风险管理中的模型选择与评估方法
信用风险管理中的模型选择与评估方法信用风险是金融机构面临的一项重要挑战，有效的模型选择和评估方法对于准确评估和管理信用风险至关重要。
本文将探讨信用风险管理中的模型选择与评估方法。
一、模型选择在信用风险管理中，选择适当的模型是关键。
不同的模型适用于不同的信用风险情景。
以下是几种常见的信用风险模型：1. 违约概率模型违约概率模型用于估计借款人违约的概率。
常见的违约概率模型包括经典的Logistic回归模型、决策树模型和人工神经网络模型。
这些模型能够根据借款人的历史数据和特征，预测其违约概率。
2. 违约时机模型违约时机模型用于估计违约事件发生的时间。
常见的违约时机模型包括生存分析模型和加速失效模型。
这些模型可以预测违约事件发生的时间点，帮助金融机构及时采取风险管理措施。
3. 违约损失模型违约损失模型用于估计违约事件发生后的损失。
常见的违约损失模型包括线性回归模型、债券定价模型和蒙特卡洛模拟方法。
这些模型可以评估违约事件对金融机构的经济损失，帮助机构合理配置资本和储备。
二、评估方法选择合适的评估方法是确保选择的模型在实际应用中有效的关键。
以下是几种常见的模型评估方法：1. 预测准确性评估预测准确性评估是评估模型预测能力的重要方法。
常见的评估指标包括准确度、精确度、召回率和F1分数。
通过比较不同模型的预测准确性指标，可以选择最合适的模型。
2. 风险排序评估风险排序评估是评估模型对风险的排序能力。
常见的评估指标包括Gini系数、KS统计量和ROC曲线。
通过比较不同模型的风险排序能力指标，可以选择最优的模型。
3. 稳定性评估稳定性评估是评估模型在不同数据集上的稳定性。
常见的评估方法包括交叉验证、时间穿越验证和自助法。
通过评估模型在不同数据集上的表现稳定性，可以确保选择的模型具有较好的泛化能力。
4. 解释能力评估解释能力评估是评估模型对信用风险的解释能力。
常见的评估方法包括IV值、WOE指标和回归系数。
通过比较不同模型的解释能力指标，可以选择对信用风险解释能力较强的模型。
基于PLS和LOGISTIC回归模型的中小企业融资的信用风险度量
优于判别分析模型对信用风险的度量。美国著名的
风 险管 理公 司 Ｋ ＭＶ公 司 于 １ ９ ９ ３年提 出一 种资 产 组 合风 险管理 Ｋ ＭＶ模 型 ， 是 以债 权 和股 票期 权相 结合
能力。
关键词 ： 偏最 小二乘 ；Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ回归 ； 信 用风 险； 中小企业 融资 中图分类号 ： Ｆ ８ ３ ２ ． ４ ； Ｆ ２ ７ ６ ． ３ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ４— ７ ４ ７ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ０ ７— ０ ０ ０ ７— ０ ５
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７ ・
【 理论研究 】
吴会 咏， 刘艳春
基于 Ｐ Ｌ Ｓ 和Ｌ Ｏ Ｇ Ｉ Ｓ Ｔ Ｉ Ｃ回归模型 的中小企业 融资的信用风险度量
约度量 的基 本方 法 。 与 多元 线性 回归 模 型类 似 ， 解 释 变 量 间 的 多 重
种风险 ， 它不仅影 响企业 自身的发展 ， 也影响银行
等金 融机构 的安全 和效 率 以及整 个 社会 的经 济稳 定
与发展。因此 ， 如何度量 中小企业 的信用风险并对 其进行预警， 就成为一个关键的课题。Ｏ ｈ ｌ ｓ ｏ ｎ Ｊ ． Ａ ．
共线 性 的条件 下 ， 模 型设 置 的微小 变 化 、 在 训 练集 中
银行的信贷数据作为训练集 ， 对信用违 约发生 的概
率 建 立基 于 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ回归 的预 测模 型 ， 并对 模 型 的预 测 效 果 进 行 检 验 。张 琅 （ ２ ０ １ ０） 和 张 传 新 （ ２ ０ １ ２ ） 分 别 以西安 汽 车 行 业 的 ４ ８家 中小 企 业 为 对象和以 ７ ８家上 市 公 司为 样 本 建 立 基 于 主 成 分 分
如何使用逻辑回归模型进行信用评分(五)
逻辑回归模型是一种常用的统计学习方法，可以用于预测二元变量的概率。
在信用评分领域，逻辑回归模型可以用来预测一个人的信用水平，从而帮助金融机构进行风险评估和信贷决策。
本文将探讨如何使用逻辑回归模型进行信用评分。
数据准备在使用逻辑回归模型进行信用评分之前，首先需要准备好相关的数据。
通常情况下，这些数据包括申请人的个人信息、财务状况、信用历史等。
在准备数据的过程中，需要对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
同时，还需要对数据进行特征工程，提取和构造与信用评分相关的特征变量。
模型建立在数据准备完成后，接下来就是建立逻辑回归模型。
逻辑回归模型的基本形式为：$$P(Y=1|X)=\frac{1}{1+e^{-\beta X}}$$其中，$Y$是因变量，表示申请人的信用水平；$X$是自变量，表示申请人的个人信息、财务状况、信用历史等特征变量；$\beta$是模型参数，需要通过最大似然估计等方法进行估计。
模型评估建立完逻辑回归模型后，需要对模型进行评估。
常用的模型评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
在信用评分领域，通常关注的是模型的预测能力和稳定性。
可以通过交叉验证等方法对模型进行评估，从而选择最优的模型。
模型应用最后，建立好的逻辑回归模型可以用于信用评分。
通过输入申请人的个人信息、财务状况、信用历史等特征变量，模型可以输出申请人的信用水平的概率值。
根据这一概率值，金融机构可以对申请人进行风险评估和信贷决策。
总结逻辑回归模型是一种常用的统计学习方法，可以用于信用评分。
在使用逻辑回归模型进行信用评分时，需要进行数据准备、模型建立、模型评估和模型应用等步骤。
同时，还需要不断优化模型，提高模型的预测能力和稳定性，从而更好地为金融机构的风险评估和信贷决策提供支持。
大数据征信的逻辑回归模型及应用
大数据征信的逻辑回归模型及应用逻辑回归是一种用于解决二分类问题的机器学习算法，它将输入变量通过线性函数映射到一个[0,1]区间的概率值，并使用对数几率函数（logit function）将线性函数的输出转化为概率值。
它通过最大似然估计来优化模型参数，以使模型预测结果与真实标签最为吻合。
在大数据征信中，逻辑回归模型常常被用来进行信用评分和预测违约概率等任务。
下面将介绍逻辑回归模型在大数据征信中的应用及其流程。
一、数据预处理在进行逻辑回归建模之前，首先需要对原始数据进行预处理。
这一步骤通常包括数据清洗、特征选择和数据标准化等操作。
1.数据清洗：对原始数据进行缺失值处理、异常值处理和重复值处理等，确保数据的完整性和准确性。
2.特征选择：根据业务需求和特征相关性等指标，选择合适的特征进行建模，避免特征维度过高引发维度灾难。
3.数据标准化：对特征进行归一化处理，保持模型的数值稳定性，提高算法的收敛速度和效果。
二、模型训练完成数据预处理后，就可以进行逻辑回归模型的训练了。
在训练过程中，我们需要将数据集划分为训练集和测试集，一般按照7:3或8:2的比例进行划分。
1.划分训练集和测试集：将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集，训练集用于模型的训练，测试集用于评估模型的性能。
2.特征工程：根据业务需求对特征进行进一步的处理，如离散化、one-hot编码等。
3.模型训练：使用训练集对逻辑回归模型进行训练，通过最大似然估计或梯度下降等方法优化模型参数，得到最佳的模型。
三、模型评估与预测完成模型训练后，需要通过评估模型在测试集上的性能来判断模型的优劣，并使用模型进行新样本的预测。
1.模型评估：根据测试集计算模型在准确率、召回率、F1值等指标上的表现，评估模型的性能。
2.模型调优：根据模型评估结果，优化模型的超参数，如学习率、正则化参数等。
3.模型预测：使用训练好的模型对新样本进行预测，得到违约概率或者信用评分等结果。
多分类logit模型案例
多分类logit模型案例
摘要：
1.多分类logit 模型概述
2.多分类logit 模型案例介绍
3.案例分析
4.模型应用及优化
正文：
【多分类logit 模型概述】
多分类logit 模型是一种广泛应用于多元线性回归分析的统计模型，主要用于处理类别变量的预测问题。
与传统的二分类logit 模型不同，多分类logit 模型可以同时预测多个类别变量的概率，从而为数据分析和决策提供更为准确的依据。
【多分类logit 模型案例介绍】
假设某金融机构想要对客户的信用风险进行评估，以便为他们提供合适的信贷产品。
在这个案例中，信用风险分为五个等级：优秀、良好、一般、较差和差。
为了预测客户信用风险等级，我们可以使用多分类logit 模型。
【案例分析】
首先，我们需要对数据进行预处理，包括缺失值填充、离群值处理等。
接下来，构建多元线性回归模型，其中自变量包括客户的年龄、收入、负债情况等，因变量则是信用风险等级。
在模型训练过程中，我们需要选取合适的算法（如梯度下降法、牛顿法等）来优化模型参数，以提高模型预测的准确性。
【模型应用及优化】
经过训练，多分类logit 模型可以预测客户信用风险等级的概率。
根据预测结果，金融机构可以为客户提供更为合适的信贷产品。
同时，为了提高模型的预测性能，我们可以通过调整模型参数、增加自变量等方式进行模型优化。
此外，模型的预测结果还可以用于分析客户信用风险的影响因素，为金融机构的风险管理提供有价值的信息。
总之，多分类logit 模型在处理类别变量的预测问题中具有较高的准确性和实用性。
logistics回归模型评分卡原理 -回复
logistics回归模型评分卡原理-回复Logistic回归模型评分卡原理在信用风险评估领域，评分卡是一种常见的评估工具，用于确定个体客户的信用风险等级。
而Logistic回归模型是用于预测二元因变量的统计模型，可以将这两者结合使用，构建Logistic回归模型评分卡。
本文将详细介绍Logistic回归模型评分卡的原理及其应用步骤。
一、Logistic回归模型原理Logistic回归模型是用于解决二分类问题的一种机器学习模型，其基本思想是通过拟合一个回归方程，将输入特征与输出的概率联系起来。
Logistic 回归模型使用的是Logistic函数，也称为Sigmoid函数，将线性函数的输出映射到0到1之间的概率。
二、评分卡原理评分卡是一种常见的信用评分工具，用于根据个体客户的特征来确定其信用等级。
评分卡根据变量的重要性和贡献度，为每个变量赋予一个分值，并将这些分值相加得到最终的信用评分。
三、构建Logistic回归模型评分卡步骤构建Logistic回归模型评分卡主要分为以下几个步骤：1. 数据准备：收集并整理相关数据，包括自变量和因变量。
自变量可以是客户的个人信息、财务状况、历史信用记录等。
因变量是一个二元变量，表示客户的信用风险等级。
2. 数据预处理：对数据进行预处理，包括处理缺失值、离群值、变量标准化等。
特别是对于类别型变量，还需要进行编码处理，将其转化为数值型变量。
3. 模型训练：使用Logistic回归模型对数据进行训练和拟合。
通过最大似然估计求解模型的参数，从而使模型能够准确地预测因变量。
4. 特征选择：选择对因变量有显著影响的自变量，并剔除掉对模型没有贡献的变量。
可以使用统计方法（如t检验、方差分析）或特征选择算法（如递归特征消除、L1正则化）进行特征选择。
5. 模型评估：评估模型的性能和预测准确度。
可以使用混淆矩阵、ROC 曲线、KS统计量等指标评估模型的准确性。
6. 评分卡构建：根据模型的系数，为每个自变量赋予相应的分值。
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logistic回归模型在信贷风险管理中的应用上传日期：2009年8月4日编辑：现代经济编辑部点击:621次郭淑彬（上海海事大学, 上海200315）摘要：信贷风险已成为我国商业银行的主要风险，而信贷风险对经济的影响也越来越大。
新巴赛尔协议的实行，对我国银行的信贷风险管理提出了更多的问题和挑战。
我国在信贷风险管理上的模型方法还很落后。
由于我国商业银行的信贷数据满足lo gi st i c模型的要求，因此l og i st ic模型在信贷风险管理中比较受欢迎。
以2005年前在深沪上市的所有公司为样本，运用lo gi st i c模型预测公司的经营失败的概率，并比较不用样本配比比例下模型的结果。
实证研究得出1：3的样本比例在总体风险的预测准确率上更优于其他配比比例。
关键词：lo gi st ic模型；违约率；经营失败中图分类号：F830.5 文献标识码：A 文章编号：1671-8089（2009）05-0021-04一、引言进入20世纪80年代以来，l og ist i c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对符合经济现实的lo gi st i c模型更加适合我国企业信用风险的度量和管理研究。
本文是这样安排的，第一部分为方法原理，第二部分为是实证分析。
二、方法原理当我们要预测某一事件或现象发生的概率p的大小，比如某一事件成功或失败的概率，以及讨论此概率的大小与哪些因素有关。
但由于0«p«1，所以p与自变量的关系难以用线性模型来描述，且当p接近于0或1时，p的值的微小变化用普通的方法难以发现和处理好。
这时，我们不处理参数p,而是处理p的一个严格单调函数Q=Q(P),就会方便得多。
要求Q(P)在p=0或者p=1的附近的微小变化很敏感，于是令Q将p换成Q，这一变换就称为Lo gi t变换。
从Lo gi t变换可以看出，当p从0→1时，Q的值从-∞→+∞，因此Q的值在区间（-∞，+∞）上变化，这在数据处理上带来了很多方便。
当因变量是一个二元变量时，只取0与1两个值，因变量取1的概率就是要研究的对象。
如果有很多因素影响y的取值，这些因素就是自变量记为x1, (x)k，这些xi中既有定性变量，也有定量变量。
最重要的一个条件是：0+b1x1+…+bkxk也即是x1,…,xk的线性函数。
满足上面条件的称为L o gi st ic线性回归。
L o gi st ic回归假定解释变量与被解释变量之间的关系类似于S形曲线。
Lo gi st i c变换的非线性特征使得在估计模型的时候采用极大似然估计的迭代方法，找到系数的“最可能”的估计。
这样在计算整个模型拟合度的时候，就采用似然值而不是离差平方和。
L o gi st ic回归对模型拟合好坏通过似然值来测度。
一个好的模型应该有较小的-2LL。
如果一个模型完全拟合，则似然值为1，这时-2L L达到最小，为0。
L ogi s ti c回归对于系数的检验采用的是与多元回归中t检验不同的统计量，称为Wa l d统计量。
在众多的多元回归模型中，之所以选择lo gi st i c回归非线性模型，主要是因为:第一，l og is tic回归非线性模型能很好地解决非线性的问题，有较高的准确度，是学术界视为主流的方法，相对比较成熟。
第二，lo gi sti c模型对于变量的分布没有具体要求，适用范围更广，直观明了，而其他模型如判别分析模型要求变量服从多元正态分布，在现实中不一定能满足这一条件。
本文用lo gi st i c回归模型来预测企业违约的概率。
但在我国由于违约企业的财务数据很难收集，这在很大程度上制约了对企业违约风险的理论和实证研究。
1998年中国证监会要求上海证券交易所和深圳证券交易所对企业经营出现异常状况的上市公司的股票实行特别处理（Sp eci a l Tr ea tm en t）。
在对企业违约率的分析中，我国学者大多把S T公司作为我们经营失败公司，即违约公司的样本，非S T公司作为我们经营正常，即非违约公司样本。
本论文也采取同样的方法。
我们利用上市公司的财务数据建立lo gi st i c模型，来预测企业的经营失败概率。
我们以0.5作为我们判别的分界点，p<0.5判定为非违约企业，p>0.5判定为违约企业。
三、实证分析1、样本选择。
论文的的样本来自2005年以前在深沪上市的所有公司。
金融行业由于其特殊性，评估金融企业良莠的指标与一般企业有较大差异，所有将其排除在外。
我国上市公司当年的年报披露的截此日期为下一年的4月5日，故上市公司t-1年的年报和其在t年是否被特别处理这两个事件是同时发生的。
所以对于我国的情况，采用t-1的年报来预测t年是否会发生特别处理和并无实际意义。
并且Oh ls on（1980）的研究表明：采用破产之后的财务信息来建立预测模型会高估模型的预测能力。
因此本论文采用的是上市公司t-2年的财务信息来预测公司在t年是否会违约。
论文以2005年前在深沪上市的所有公司为样本（金融行业除外），选取了在2006年没有被特别处理，在2007年被特别处理的28家S T公司为违约公司样本，这28家S T公司涉及了生物制药业、房地产开发业、纺织业、食品加工业、建材业、旅游业、轮胎知道业、电器行业、造纸业、机械业、汽车制造业、交通运输业、化纤业、有色金属业、工业机械业、酿酒业、计算机应用与服务业、供热、商业经纪与代理等二十多个行业，另外选取了112家2007年没有被特别处理的非S T公司作为非违约公司样本。
利用2005年的财务数据，分别按照1：1，1：2，1：3，1：4的违约公司和非违约公司的样本比例建立Lo gi st i c回归模型来预测2007年的违约概率。
另选取了14家在2007年没有被特别处理，但在2008年被特别处理的S T公司和14家在2008年没有被特别处理的上市公司，即共28家上市公司作为保留样本来检验模型的效果，并利用2006年的财务数据预测2008年的违约概率。
2、财务指标选取。
财务比率的设计和选取是度量企业信用风险的出发点，也是预测企业经营失败的关键。
本论文选取的财务数据全部来源于公司的财务报表。
在参考已有的研究文献以及考虑我国上市公司的特色和本研究需要的基础上，本论文从能够反映企业盈利能力，偿债能力，现金流量，营运能力等方面选择了11个财务比率。
表2-1 备选财务指标3、指标筛选。
利用SP S S软件对所选取的财务指标进行多重共线性诊断，因论文要分别利用1：1，1：2，1：3，1：4的违约公司和非违约公司的样本比例来建立lo gi st i c回归模型，这样有四个样本，因此分别诊断四个样本中的多重共线性问题，来确定共同筛除的变量，以使得模型结果具有可比性。
诊断的结果如表所示：表2-2 变量的多重共线性检验重共线性存在的标志，容许度小于0.1则说明多重共线性很严重（Me na rd,1995）,也即方差膨胀因子VI F小于10，可认为各变量之间不存在显著的多重共线性；V I F小于5，各变量之间基本上不存在多重共线性。
从表 4.2可以看出，X4(债务资本比),X6(资本充足率),X8(现金流动负债率),X9(现金债务比)与其他变量之间存在着较明显的多重共线性。
为此，我们剔除X4,X6,X8,X9。
剩下的变量我们再做多重共线性检验。
表2-3剔除变量后的多重共线性检验变量1：1 1：2 1：3 1：4TOL VIF TOL VIF TOL VIF TIL VIFX1 0.731 1.369 0.743 1.346 0.712 1.404 0.767 1.303 X2 0.147 6.815 0.152 6.579 0.162 6.183 0.136 7.329 X3 0.148 6.768 0.147 6.814 0.152 6.578 0.126 7.930 X5 0.790 1.266 0.803 1.246 0.819 1.221 0.847 1.181 X7 0.729 1.371 0.827 1.209 0.828 1.207 0.880 1.137 X10 0.737 1.357 0.506 1.976 0.604 1.655 0.760 1.316 X11 0.769 1.300 0.585 1.708 0.704 1.421 0.871 1.148于10，变量不存在显著的多重共线性。
因此我们把X1(主营业务利润率),X2(净资产收益率),X3（总资产收益率）,X5（流动比率）,X9（现金债务比）,X10（资产周转率）,X11（应收账款周转率）作为我们进入模型的指标变量。
下面就分不同的情况对lo gi st i c模型的参数进行估计：4、不同配比比例下的lo gi st i c估计结果：表2-4不同配比比例下lo gi st i c模型的估计结果-1配比比率1：1 1：2变量变量估计值Wald统计量显著水平（Sig.）变量估计值Wald统计量显著水平（Sig.）X1 -0.002 0.004 0.950 0.004 0.031 0.860 X2 0.030 0.397 0.529 0.021 0.514 0.473 X3 -0.186 1.375 0.241 -0.182 2.367 0.124 X5 -0.488 0.386 0.534 -0.813 1.164 0.281 X7 0.458 2.593 0.107 0.223 1.902 0.168 X10 -2.012 3.054 0.081 -1.860 2.549 0.110 X11 -0.106 3.405 0.065 -0.087 3.444 0.063 Constant 1.954 1.727 0.189 1.539 1.509 0.219 -2log 46.673 70.306表2-5 不同配比比例下lo gi st ic模型的估计结果-2对原样本的拟合结果表2-6 1：1配比比例模型的判别结果C l a s s i f i c a t i o n Ta b l e(a)表2-7 1:2配比比例模型的判别结果C l a s s i f i c a t i o n Ta b l e(a)表2-8 1：3配比比例模型的判别结果C l a s s i f i c a t i o n Ta b l e(a)表2-9 1:4配比比例模型的判别结果C l a s s i f i c a t i o n Ta b l e(a)从上述的表中，我们可以看到1：1的配比比例中，log i st ic 模型对信用风险总体的判别准确率为75%，28家经营正常公司，有7家误判为违约公司，误判率为25%。