1 / 17

« Модели бинарного выбора »

Факультет менеджмента Направление Управление проектами. « Модели бинарного выбора ». Выполнили: Анисимова М. Тесленко В. Шумович А. Группы: 626, 627. НИУ ВШЭ , Москва, 201 3 www.hse.ru. Модели бинарного выбора.

dagmar
Download Presentation

« Модели бинарного выбора »

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Факультет менеджмента Направление Управление проектами «Модели бинарного выбора» Выполнили: Анисимова М. Тесленко В. Шумович А. Группы: 626, 627 НИУ ВШЭ , Москва, 2013 www.hse.ru

  2. Модели бинарного выбора - модель зависимости бинарной переменной (принимающей всего два значения — 0 и 1) от совокупности факторов photo photo photo НИУ ВШЭ , Москва, 2013

  3. Алгоритм построения модели Определение зависимой переменной и факторов Определение зависимой переменной и факторов , построение переменной Z, как линейной комбинации независимых переменных photo Построение уравнения для искомой вероятности события photo Проведение вычислений (метод максимального правдоподобия) Интерпретация результатов и исследование качества оценки photo НИУ ВШЭ , Москва, 2013

  4. Показатели качества моделей photo photo photo НИУ ВШЭ , Москва, 2013

  5. Показатели качества моделей Статистика отношения правдоподобия Вводится гипотеза: Н0: b1=b2=…=bn=0 LnL1– найденное значение логарифма функции правдоподобия LnL0 – логарифм правдоподобия для тривиальной модели ( с включением только константы) n– количество переменных n1 – количество переменных со значением 1 pi – вероятностьсобытия yi=1 при заданном значении zi photo photo photo НИУ ВШЭ , Москва, 2013

  6. Показатели качества моделей photo photo photo НИУ ВШЭ , Москва, 2013

  7. Показатели качества моделей Информационные критерии: photo photo photo НИУ ВШЭ , Москва, 2013

  8. Преимущества и недостатки моделей: Недостатки Преимущества Дает статистически надежные результаты: исправляет недостатки линейной модели Результаты легко интерпретируются Сравнительно несложный метод анализа. photo Необходим большой размер выборки (>500) Проблемы мультиколлинеарности Минимум 10 исходов на каждую независимую переменную photo photo НИУ ВШЭ , Москва, 2013

  9. Области применения моделей photo photo photo НИУ ВШЭ , Москва, 2013

  10. Области применения моделей: маркетинг Изучение поведения покупателей Покупка - "1",клиент ушел без покупки - "0".T – время проведенное в магазине;Y – возраст клиента;K – внешняя респектабельность клиента по 5-бальной шкале;еi– отклонения Покупкаi = a*Ti+b*Yi+c*Ki+ei photo photo photo НИУ ВШЭ , Москва, 2013

  11. Пример №1 photo photo photo НИУ ВШЭ , Москва, 2013

  12. Пример №1 photo photo photo НИУ ВШЭ , Москва, 2013

  13. Пример №2 (ROC-анализ) Чем выше рейтинг клиента, тем выше его кредитоспособность положительный исход – успешное погашение займа, отрицательный – дефолт по кредиту photo photo photo НИУ ВШЭ , Москва, 2013

  14. Пример №2 (ROC-анализ) photo photo photo НИУ ВШЭ , Москва, 2013

  15. Пример №3 Построение моделей оценки вероятности дефолта эмитента строительной отрасли • Цель: оценка кредитного риска эмитента корпоративных облигаций с применением методов имитационного моделирования. • Зависимая переменная: вероятность дефолта • Независимые переменные: финансовые коэффициенты (финансовой устойчивости, ликвидности, деловой активности), внешнеэкономические переменные (динамика цен на недвижимость, процентной ставки, ВВП и т.д) • Отбор переменных: процедура пошагового включения объясняющих переменных в модель на основе вычисления парных коэффициентов корреляции. photo photo photo НИУ ВШЭ , Москва, 2013

  16. Пример №3 Оцененнаялогит-модель K Где T(Inv_fa) - прогноз годового темпа роста реальных инвестиций в основной капитал; T(MIACR) – прогноз годового прироста процентной ставки на межбанковском рынке от двух до семи дне; FL - уровень финансового рычага на последнюю отчетную дату, определенный как отношение заемного капитала к собственным средствам эмитента. photo photo photo НИУ ВШЭ , Москва, 2013

  17. photo Спасибо за внимание! photo • Выполнили: • Анисимова М. • Тесленко В. • Шумович А. • Группы: 626, 627 «Модели бинарного выбора» photo НИУ ВШЭ , Москва, 2013

More Related