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信用风险的GLMMs建模分析
被引量：
2
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作者
胡志浩
卜永强
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2017年第8期53-60,共8页
如何精确计量信用风险一直是理论界和实务部门的难点和热点问题。本文使用广义线性混合模型对信用风险进行建模分析,将影响违约概率的可观测因素和不可观测因素分别用固定效应和随机效应表示,根据需要随机效应可扩展为多个因子。研究表...
如何精确计量信用风险一直是理论界和实务部门的难点和热点问题。本文使用广义线性混合模型对信用风险进行建模分析,将影响违约概率的可观测因素和不可观测因素分别用固定效应和随机效应表示,根据需要随机效应可扩展为多个因子。研究表明,模型具有较好的延展性,宏观经济变量作为可观测变量无法全部解释违约率的异质性,随机效应可以更好地捕捉违约率的异质性,行业因素对违约概率的影响比宏观经济变量显著。
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关键词
信用风险
GLMMs
违约概率
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职称材料
题名
信用风险的GLMMs建模分析
被引量：
2
1
作者
胡志浩
卜永强
机构
中国社会科学院
金融
研究
所
国家金融与发展实验室全球经济与金融研究中心
中国平安人寿保险股份有限公司
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2017年第8期53-60,共8页
文摘
如何精确计量信用风险一直是理论界和实务部门的难点和热点问题。本文使用广义线性混合模型对信用风险进行建模分析,将影响违约概率的可观测因素和不可观测因素分别用固定效应和随机效应表示,根据需要随机效应可扩展为多个因子。研究表明,模型具有较好的延展性,宏观经济变量作为可观测变量无法全部解释违约率的异质性,随机效应可以更好地捕捉违约率的异质性,行业因素对违约概率的影响比宏观经济变量显著。
关键词
信用风险
GLMMs
违约概率
Keywords
Credit Risk
GLMMs （ Generalized Linear Mixed Models）
PD （ Probability of Default）
分类号
C812 [社会学—统计学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
信用风险的GLMMs建模分析
胡志浩
卜永强
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2017
2
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