Ideally, a bank’s perspective for a

Ideally, a bank’s perspective for a firm’s default risk should be the bank’s
credit rating of firms, which is not available to the public. To construct a
proxy for the firm’s (bank-perceived) default risk, we construct a binary
logistic model (Logit model) to produce a predicted default probability (PDP)
for each firm and for each year. This type of model is quite popular in the
literature of predicting financial distress, bankruptcy or default.10 A binary
logistic model of predicted default probability can be described as follows: let
Xi denote a vector of predictors for the i
th observation; let y be a vector of
unknown parameters. A logistic probability function of default for any given
Xi and y is given by:

Kết quả (Việt) 1:

Lý tưởng nhất, một ngân hàng quan điểm đối với rủi ro mặc định của một công ty nên các ngân hàngXếp hạng tín dụng của các công ty, mà không có sẵn cho công chúng. Để xây dựng mộtỦy quyền cho công ty (ngân hàng nhận thức) mặc định rủi ro, chúng tôi xây dựng một nhị phânMô hình logistic (mẫu hàm lôgit) để sản xuất một xác suất mặc định dự đoán (PDP)Đối với mỗi công ty và cho mỗi năm. Đây là loại mô hình là khá phổ biến trong cácvăn học dự đoán tài chính đau khổ, phá sản hoặc default.10 một nhị phânCác mô hình logistic mặc định dự đoán xác suất có thể được mô tả như sau: cho phépXi biểu thị một vector dự đoán cho iquan sát th; Hãy để y là một vector củatham số không rõ. Một chức năng hậu cần xác suất mặc định cho bất kỳ traoXi và y được cho bởi:

Kết quả (Việt) 2:

Lý tưởng nhất, quan điểm của ngân hàng đối với nguy cơ vỡ nợ của một công ty nên có của ngân hàng
xếp hạng tín dụng của các công ty, mà không có sẵn cho công chúng. Để xây dựng một
proxy cho rủi ro mặc định (ngân hàng được nhận thức) của công ty, chúng ta xây dựng một hệ nhị phân
mô hình hậu cần (mô hình Logit) để sản xuất một xác suất mặc định dự đoán (PDP)
cho mỗi công ty và cho từng năm. Đây là loại mô hình là khá phổ biến trong
văn học dự đoán tài chính bị nạn, phá sản hoặc default.10 Một nhị phân
mô hình hậu cần dự đoán xác suất mặc định có thể được mô tả như sau: để cho
Xi biểu thị một vector của các yếu tố dự báo cho tôi
quan sát thứ; hãy để y là một vector của các
tham số chưa biết. Một hàm xác suất hậu cần của mặc định cho bất kỳ cho
Xi và y được cho bởi: