商业银行内部评级法的违约概率预测新方法——含随机效应的二值响应面板数据模型

发布时间：2018-05-17 05:01

  本文选题：内部评级法 + 面板数据模型　； 参考：《金融论坛》2010年09期

【摘要】：违约概率(PD)的计量是商业银行内部评级体系的基础,它对整个内部评级体系的效果有根本性的影响。目前各种违约概率计量方法最大的缺陷是完全忽略了时间效应的影响,本文提出的含随机效应的二值响应面板数据模型是对现有各种方法的完善。首先,它将二值响应模型融合在面板数据分析中;其次,它特别考虑了因为观测时间不同而产生的时间效应,依此在模型中加入了随机截距项和随机系数。实证结果表明,这一方法具有更好的解释能力和预测效果,是银行业进行内部评级工作的理想模型,因此具有很强的理论意义和实践意义。
[Abstract]:The measurement of probability of default (PDD) is the basis of the internal rating system of commercial banks, which has a fundamental impact on the effect of the whole internal rating system. At present, the biggest defect of all kinds of default probability measurement methods is that the influence of time effect is completely ignored. The binary response panel data model with random effect is a perfect method for the existing methods. Firstly, the binary response model is fused into the panel data analysis. Secondly, it takes into account the time effect due to the different observation time, so the random intercept term and the random coefficient are added to the model. The empirical results show that this method has better interpretation ability and prediction effect, and is an ideal model for the internal rating of banking industry, so it has strong theoretical and practical significance.
【作者单位】： 华侨大学经济与金融学院;华侨大学数量经济与技术经济研究所;中国社会科学院数量经济与技术经济研究所;美国奥特本大学;
【基金】：“福建省数量经济学研究生教育创新基地”的资助
【分类号】：F832.4;F224

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