P2P網(wǎng)絡(luò)貸款信用風險度量模型研究
【圖文】:
系統(tǒng)默認的截斷值為Pr(D)邋<邋0.5。逡逑看出,歸入第一組的觀測數(shù)據(jù)共78個,其中分組正確的有78個。歸入第二組的觀測數(shù)據(jù)共28915個,其中分組正確的有28914個,因變量y=0時觀測值有28992個,本來都應該歸入第1組,入第2組模型分組恰當率為99.73%,因變量尸1的觀測值共有1,實際觀測值被歸入第2組模型,分組恰當率為100%,,綜合第,最終分組恰當率為99.73%。逡逑分析法,就是利用邊際值作為經(jīng)濟學決策重要依據(jù)的一種方法,思想。邊際效用分析法是數(shù)量分析方法,集合了線性代數(shù)、集合差分方程等,逐步滲入經(jīng)濟學,為的是將資源最優(yōu)配置,是實證進行回歸分析,就要分析其邊際影響,對于非線性模型Probit23逡逑
Ccrrectly邋classified邐99.73%逡逑圖5.2擬合優(yōu)度結(jié)果逡逑Fig.邋5.2邋The邋results邋of邋goodness邋of邋fit逡逑0邋<邋Pr(D)邋<邋1,系統(tǒng)默認的截斷值為Pr(D)邋<邋0.5。逡逑由圖可以看出,歸入第一組的觀測數(shù)據(jù)共78個,其中分組正確的有78個,分組不逡逑正確的有0個。歸入第二組的觀測數(shù)據(jù)共28915個,其中分組正確的有28914個,分組逡逑不正確的有1個,因變量y=0時觀測值有28992個,本來都應該歸入第1組,但實際78逡逑個觀測值被歸入第2組模型分組恰當率為99.73%,因變量尸1的觀測值共有1個,都應逡逑該歸入第2組,實際觀測值被歸入第2組模型,分組恰當率為100%,綜合第1組和第2逡逑組的分組結(jié)果,最終分組恰當率為99.73%。逡逑邊際效用分析法
【學位授予單位】:山東科技大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:D922.282
【參考文獻】
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1 汪鐵豐;Probit模型的發(fā)展和演變[D];東北師范大學;2008年
本文編號:2556763
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