【摘 要】
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本文考虑了基于加性风险模型的信用风险违约预报模型,不但考虑了宏观因素和公司个体因素,并且通过引入行业因素来刻画公司间可能存在的不同于宏观因素的信用传染效应,由此克
【机 构】
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中国科学院数学与系统科学研究院应用数学研究所; 上海财经大学统计与管理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.70911130018),国家自然科学基金委创新研究群体科学基金(No.10721101);上海财经大学“211工程”三期重点学科建设项目;上海市重点学科建设(No.B803)资助项目
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本文考虑了基于加性风险模型的信用风险违约预报模型,不但考虑了宏观因素和公司个体因素,并且通过引入行业因素来刻画公司间可能存在的不同于宏观因素的信用传染效应,由此克服了以往模型对违约相关性的低估.本文在参数加性风险模型下给出极大似然估计及渐近性,提出两种估计方法并比较二者表现,得到最优权估计更加有效.同时本文还考虑了半参数的风险模型,并基于鞅的估计方程得到其估计及渐近性,均得到不错的结果.
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