什么是多元概率比回归模型
多元概率比回归模型亦称Probit回归模型,是假定企业破产的概率为p,并假设企业样本服从标準正态分布,其概率函数的p分位元数可以用财务指标线性解释。
多元概率比回归模型的计算公式
先是确定企业样本的极大似然函数,通过求似然函数的极大值得到参数a、b,然后利用公式如下,求出企业破产的概率。和前面的判別规则一样,如果概率p小于0.5,就判別为财务正常型;如果p大于0.5,则为即将破产型。
P =
采用多元概率比回归模型的前提条件
企业样本服从标准正态分布,概率函数p分位数可以用财务指标线性解释。
多元概率比回归模型与多元逻辑模型的区别
Probit模型和Logit模型的思路很相似,但在具体的计算方法和假设前提上又有一定的差异,主要体现在三个方面:
一是假设前提不同,Logit不需要严格的假设条件,而 Probit则假设企业样本服从标準正态分布,其概率函数的p分位元数可以用财务指标线性解释;
二是参数a、b的求解方法不同,Logit采用线性回归方法求解,而Probit采用极大似然函数求极值的方法求解;
三是求破产概率的方法不同,Logit采用取对数方法,而Probit采用积分的方法。
多元概率比回归模型的优缺点
假设条件比较严格,计算过程复杂,且有较多近似处理,但预测精确度高。
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