两种房屋抵押贷款违约概率模型的比较

发布时间：2018-06-22 13:33

  本文选题：房屋抵押贷款 + Logistic回归模型　； 参考：《统计与决策》2012年02期

【摘要】：美国次级危机引发了全球性的金融危机,使得银行必须加强风险控制。现阶段银行面对的主要风险是贷款的信用风险,房屋抵押贷款是银行贷款业务的主要部分。文章对房屋贷款违约模型分别给出了Logistic违约模型和Cox比例危险违约模型,利用美国某州的次级贷款违约数据进行了分析和比较,指出了Cox比例危险违约模型可以给出借款人每个时点的违约风险度量,相对于Logistic回归违约模型具有较高的准确性和稳健性。
[Abstract]:The subprime crisis in the United States has triggered a global financial crisis, making banks must strengthen risk control. At present, the main risk faced by banks is the credit risk of loans, and the mortgage loan is the main part of bank loan business. In this paper, Logistic default model and Cox proportional risk default model are given to the default model of house loan, and the default data of subprime loan are analyzed and compared with each other in a certain state of the United States. It is pointed out that the Cox proportional risk default model can give the borrower a measure of default risk at each point in time, which is more accurate and robust than the logistic regression default model.
【作者单位】： 山东大学数学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(2007CB814900)
【分类号】：F830.5;F224

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【共引文献】

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本文编号：2052996