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1、基于 logistic回归的信贷风险评价模型基于基于 logisticlogistic回归的信贷风险评价模型回归的信贷风险评价模型作者：韩旭来源：中国经贸下半月2013 年第 02 期摘要：文章通过对银行提供的4900组个人信贷风险数据的分析及处理，结合多元回归分析原理，建立 Logistic信贷风险回归模型，利用 SPSS15.0软件采用 Logistic向前逐步回归法得出回归模型的相关变量及其参数系数，并对模型的精度和相关变量的显著性进行检验.然后将剩余的 100组信贷风险数据代入已确立的回归模型进行运算，求出信贷发生概率P 做出信贷风险的预测判断，并与实际情况进行对比，得出该模型的判别精
2、度高达以上，并绘出相关图表给予合理解释。关键词：信贷风险；Logistic回归；风险评价一、研究背景及发展现状自上世纪中期以来，国内外专家在信用风险度量研究方面花费了大量的时间和精力，使得进二十年来在该领域的研究方法和思想得到了快速发展。之前研究该领域的人士大都是财务专业出身，因此这些专家在研究该问题上主要从财务角度出发进行研究，具体为建立财务综合指标再结合实际情况计算违约风险并进行划分等级。后来的学者在此基础上运用计量经济的相关方法建立模型，以相应的财务的综合指标作为解释变量，进行信用风险评价，通过实证发现评价效果显著。世界上最早运用该回归模型是Martir于 1977年提出的，后来经 改进发展并建立logistic回归模型来研究金融领域中公司贷款申请人违约和非违约比列分界及特征问题，并经实证确认 0.551为两者的分界线。在近十年来在我国，相关研究者将该模型扩展并用来研究上市公司的财务舞弊造假等问题，并得出有效结论。二、模型介绍 Logistic模型是一个几率模型，Logistic函数的值域被控制在（0，1）之间的合理范围内。且上限 P=1和下限 P=0 都是值域的水平渐近线，其因变量在该模型中的变化范围都在0 和 1之间。无论自变量以及参数如何变化，函数值都是在上限点和下限点之间。X为自变量，值域为全体实数 R，因此就得到了下面的Logistic函数，其定义为：1