信用风险的GLMMs建模分析

发布时间：2018-01-16 12:18

  本文关键词：信用风险的GLMMs建模分析　出处：《统计研究》2017年08期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：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。
[Abstract]:How to accurately measure credit risk has been a difficult and hot issue in theory and practice departments. This paper uses generalized linear mixed model to model and analyze credit risk. The observable and non-observable factors which affect the probability of default are expressed as fixed effect and random effect respectively, and the random effect can be extended to multiple factors according to the need. The research shows that the model has good ductility. As observable variables, macroeconomic variables can not fully explain the heterogeneity of default rate. Random effect can better capture the heterogeneity of default rate, and the influence of industry factors on default probability is more significant than that of macroeconomic variables.
【作者单位】： 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;
【分类号】：F224;F837.12
【正文快照】： 一、引言 信用风险,也称违约风险,是金融行业所面临的三大最重要的风险之一。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。过去几十年,从最初的古典分析方法到现代度量模型,信用风险度量模型不断演进。Altman(1968)作为古典分析方法的典型,最先提出了将信

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本文编号：1433099