管理学实验报告答案
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(一)信贷客户拖欠贷款的可能性的预测
一、Logistic模型构建
结果1
可以从上述表中看出的信息主要有:
第一个表,共有850条记录,有效记录700条,缺失700条;第二个表,因变量default的取值为“Yes”(拖欠贷款)编码为1,“No”(正常)的编码为0;第三个表,提供了虚拟变量的代码编号和分布情况:参照水平为“研究生”,虚拟变量为“是否高中以下”、“是否高中”、“是否大学”、“是否大专”。
二、模型检验
结果2
从Logistic分析初始阶段(step 0)的混淆矩阵及方程系数中可以看出以下信息:
(1)517人实际未拖欠贷款且模型预测正确,正确率为100%
(2)183实际人拖欠了贷款而模型预测为0,正确率为0%,模型总的预测正确率为73.9%。
结果3:
通过该结果可以了解初始阶段未进入方程的各解释变量的情况。
在下一阶段教育程度若进入方程,那么ed(2)、ed(3)、ed(4)和incom所对应的score检验统计量的观测值分别为1.910,3.579,2.382,伴随概率依次为0.167,0.059,0.123,3.526,均大于显著性水平0.05。模型选择了Eenter进入方式后,本不应该进入的变量全部进入方程中,模型的预测效果因此而收到了影响。
结果4:
当模型采用Enter策略时,回归方程的显著性检验结果如下:
对数似然比卡方值为254.801,伴随概率为0.000,小于显著性水平0.05,拒绝零假设,认为系数不全为0,解释变量的全体与LogitP之间的线性关系显著,因此采用该模型合适。
结果5:
可以从该表中得到回归方程拟合优度方面的指标,-2倍的似然函数值549.564较大,拟合优度不佳,同时Nagelkerke R^2=0.447 也说明拟合优度不佳。
结果6:
上述表显示了H-L检验的结果:
似然比卡方值为9.187,伴随概率为0.327,大于显著性水平0.05,接受零假设,认为实际值的分布与预测值的分布没有显著差异,可以从第二个表的到认证。
结果7:
该表显示了当前模型的混淆矩阵:可以看出517人实际未拖欠贷款(No),模型预测为479人,正确率为92.6%;183人实际拖欠贷款(Yes),模型预测为93人,正确率为50.8%。模型总的预测正确率为81.7%,比初始相比稍有提高
结果8:
该表显示了回归方程中各系数的显著性检验指标:ed, income, othdebt的Wald统计量的伴随概率均大于0.05的显著性水平,接受零假设,认为这些变量系数与0无显著性差异,与LogitP 的线性关系是不显著的,不应保留在方程中。该模型需要重建,因为方程中包含了不显著的解释变量,因此该模型不可用,需要重建。
结果9:
该表显示了采用Forward Stepwise的策略下回归方程的显著性水平。可见似然比卡方值伴随概率为0.000,小于显著性水平0.05,拒绝零假设,认为所有回归系数不同时为0,解释变量的全体与LogitP之间的线性关系显著,因此模型是有意义的。
结果10:
该表显示了回归方程的拟合优度指标,-2倍对数似然函数值越大,拟合优度越低。可见这里拟合优度不高;Nagelkerke R^2指标也说明拟合优度不理想。
结果11: