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商业银行信用风险识别的模型构建与政策建议

2010-01-30分类号:F224.9;F832.2

【作者】徐春红  路正南  
【部门】江苏大学财经学院  江苏大学工商管理学院  
【摘要】文章构建的普通Logistic识别模型在商业银行信用风险的识别中稳定性不强,影响了其预测性能。在使用主成分分析法对数据信息进行有效压缩后,构建的主成分Logistic混合识别模型不仅精度高,而且稳定性好,为商业银行识别和评估信用风险提供了一种有效的方法。最后,对于我国商业银行如何提高信用风险识别水平给出了相关政策建议。
【关键词】信用风险识别  Logistic回归  主成分分析  模型检验  政策建议
【基金】
【所属期刊栏目】统计与决策
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