使用灵活二元广义极值模型预测中小企业破产
统计方法学
2013-12-11 v2
摘要
我们引入了一种基于会计数据的二元回归模型，用于预测中小企业 (SMEs) 的破产。该模型的主要优势在于其识别违约中小企业的预测性能。另一个尤其与银行相关的优势是，无需先验假设中小企业会计特征与响应之间的关系（例如线性、二次或三次），而是可以从数据中确定。所提出的方法使用广义极值分布的分位数函数作为连接函数，并使用会计特征的平滑函数来灵活建模协变量效应。因此，评分模型中关于对称连接函数以及线性或预先指定的协变量 - 响应关系的常规假设得以放宽。对意大利数据的样本外和时间外验证表明，对于不同的违约期限，我们的提议优于常用的（逻辑）评分模型。
引用
@article{arxiv.1307.6081,
title = {Bankruptcy Prediction of Small and Medium Enterprises Using a Flexible Binary Generalized Extreme Value Model},
author = {Raffaella Calabrese and Giampiero Marra and Silvia Angela Osmetti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.6081},
year = {2013}
}