本文選題：房屋抵押貸款 + Logistic回歸模型　； 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2012年02期

【摘要】：美國次級危機(jī)引發(fā)了全球性的金融危機(jī),使得銀行必須加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制�，F(xiàn)階段銀行面對的主要風(fēng)險(xiǎn)是貸款的信用風(fēng)險(xiǎn),房屋抵押貸款是銀行貸款業(yè)務(wù)的主要部分。文章對房屋貸款違約模型分別給出了Logistic違約模型和Cox比例危險(xiǎn)違約模型,利用美國某州的次級貸款違約數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析和比較,指出了Cox比例危險(xiǎn)違約模型可以給出借款人每個(gè)時(shí)點(diǎn)的違約風(fēng)險(xiǎn)度量,相對于Logistic回歸違約模型具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)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.
【作者單位】： 山東大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2007CB814900)
【分類號(hào)】：F830.5;F224

【參考文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2052996