orderedprobit模型 probit模型的应用案例

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最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0,1变量，发生的概率是依赖于解释变量，即P（Y=1）=f(X)，也就是说,Y=1的概率受限因变量指因变量的观测值是连续的，但是受到某种限制，得到的观测值并不完全反映因变量的实际状态。主要包括断尾回归模型(tru一是降维。方法有很多，目前主流的是因子分析、主成分、随机森林ncated regression model)、Tobit模型(tobit model)和样本选择模型(sample selection model)等。是一个关于X的函数，其中f(.)服从标准正态分布。若f（.)是累积分布函数，则其为Logistic模型

稳健性检验缩尾处理是对所有变量吗

（3）企业筹资和投资工作及其probit model是解决0-1变量的问题的。管理的现状；

稳离散选择模型的软件很多，有limdep，elm、nlogit等。spss18.0中能做2元和多元logit模型。stata，sas，guass都能做logit模型。入门级的软件是spss和elm，后者可以做多元logit和分层logit。但是elm必须购买注册号才能使用。健性检验缩尾处理，不是对所有的变量，仅对可参照的变量来进行分析即可。

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什么是tobit 模型

执行性分析的任务是把握企业财务系统的特点、成熟程度、优势和劣势、在资金管理和成本管理方面的关键问题，并把握改善财务系统功能的可行因素。

Tobit模型(tobit model)是指因变量虽然在正值上（4）企业所从事和可能从事的各战略经营领域中，成本居于何战略地位，行业的平均和先进水平是什么；大致连续分布，但包含一部分以正概率取值为0的观察值的一类模型。

比如，在任一给定年份，有相当数量家庭的医疗保险费用支出为0，因此，虽然年度家庭医疗保险费用支出的总体分布散布于一个很大的正数范围内，但在数字0上却相当集中。

它也被称为截尾回归模型或删失回归模型(censored regression model)，属于受限因变量(limited dependent variable)回归的一种。

扩展资料：

使用回归分析的好处良多。具体如下：

1、它表明自变量和因变量之间的显著关系；

不是。稳健性检验缩尾处理一般只对连续变量进行缩尾，0-1变量不需要。回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组的变量，用来构建预测模型。

EVIEWS怎么做PROBIT模型

Eviews做PROBIT模型方法参考资料来源：是：

然后会出现logit prob稳健性检验缩尾处理，不是对所有的变量，仅针对个别可参照的变量来分析。it的选项，选择probit就可以了。

嗯，没事的，帮你做

我经常1．单变量模型方法简单，多变量模型方法较为复杂。单变量模型只对单个财务比率进行分析考察，观察企业发展变化趋势，据此来判断企业财务状况，不需要进行复杂的计算。而多变量模型均同时选取多个财务指标或流量指标，再通过一定的方法进行综合分析，模型的构建涉及多种方法和理论，作比较复杂。帮别人做这类的数据分析的

中小企业财务管理中存在的问题可用哪些模型分析

logit和probit的区别：y = x'b + e中，对e的分布的设定不同。logit模型中，e服从标准logistic分布；probit模型中，e服从标准正态分布。两个模型估算的边际效应的别主要体现在对尾部数据的解释上，但logit模型简单直接，应用更广。

财务管理咨询的分析模型由三部分组成。

2.还有广义线性模型，其中有对数线性模型，logistic，logit，probit模型等

（1）企业所处行业的特征；

（2）企业的特征；

（5）企业的筹资环境特征，包括供求形势、筹资条件、行业与融资机构的一般关系以及同行业竞争者的筹资能力和财政实力；

（6）同行业竞争者资金筹措与运用效果，包括资金效益性、资金流动性、资金安全性。

战略性分析的任务是把握企业一般环境、行业环境和金融环境的风险度，成功关键因素，机遇和威胁，为企业的财务管理体系提供筹资、投资和成本管理方面客观的参照标准。

2.执行性分析。它侧重对企业财务系统展开，目的是掌握以下情况：

（1）企业财务管理体制的现状；

（4）企业成本及成本管理的现状；

3.设计改善方案。这里所述的改善方案是对企业整个财务系统提出的综合改善方案。

改善方案包括两部分：财务的战略方针和财务的战术管理体系。

一、财务预警模型的分类

单变量模型是指运用单一变数，用个别财务比率或流量指标来预测财务危机的方法。Fitzpatrick最早研究发现，出现财务困境的公司其财务比率和正常公司相比有显著的不同，从而认为企业的财务比率能够反映企业的财务状况，并指出财务比率分别对企业未来具有预测作用。Beer在此基础上用统计方法建立了单变量财务预警模型，发现债务保障比率对公司的预测效果较好，其次是资产收益率和资产负债率的预测效果。另外，日本的田边升一提出了利息及票据贴现费用的单变量判别分析方法，以利息及票据贴现费用的大小来判断企业正常与否，从而也可对企业起预测作用。

（二）多变量模型

多变量模型就是运用多个财务指标或流量指标来综合反映企业的财务状况，并在此基础上建立预警模型，进行财务预测。按所建模型是否具有动态预警能力、财务预警系统是否易于修改和扩充，多变量模型又可以分为静态统计模型和动态非统计模型。

1．静态统计模型。①线性判别模型。多元线性判别模型是运用多元统计分析方法中的判别分析建立起来的，它是根据一定的样本资料，建立判别函数、确定判定区域，以对企业财务状况进行预测。这种模型以美国Atlman的Z模型代表性。②主成分预测模型。该模型也形成一个线性判定函数式，其形式类似判别分析模型。不过该模型是运用多元统计分析中的主成分分析方法，通过提炼综合因子形成主成分，并利用主成分建立起来的。我国学者张爱民、杨淑娥等分别运用主成分分析方法对我国上市公司的财务预警模型进行过研究。③简单线性概率模型。该模型是利用多元线性回归方法建立起来的，其形式是：y＝c＋β1x1＋β2x2＋…＋βkxk。其中：c、β1、β2、…、βk为系数；x1、x2、…、xk为k个预测变量，即财务指标；y为企业财务失败的概率。该模型以0．5为危机分界点，y值越大，企业发生财务失败的可能性越大，y值越接近于0，说明企业财务越安全。④logit模型和probit模型。它们也分别叫作对数比率模型和概率单位模型，都属于概率模型，是在克服简单的线性概率模型的基础上并分别用logit和probit概率函数建立起来的。logit模型的形式为：ln〔p÷（1－p）〕＝α0＋β1x1＋β2x2＋…＋βkxk。其中：p取值为0、1；p为概率；x1，x2，…，xk为k个预测变量，即财务指标；α0、β1、β2、…、βk为系数。probit概率模型的预测效果一般与logit模型预测的效果相不大，在此不多加介绍。

2．动态非统计模型。动态财务预警模型主要是把人工智能中的归纳式学习的方法应用于财务危机预测。目前，这种方法中最常用的是神经网络预测模型。在神经网络模型中，当输入一些资料后，网络会以目前的权重计算出相对应的预测值以及误，而再将误值回馈到网络中调整权重，经过不断地重复调整，从而使预测值渐渐地逼近真实值。当应用此网络到新的案例时，只要输入新案例的相关数值，神经网络就可以根据当时的权重得出输出值即预测值。神经网络分析是一种并行分布模式处理系统，具有高度的计算能力、自学能力和容错能力。该模型由一个输入层、若干个中间层和一个输出层构成。案例推理法是近年来才被尝试应用于财务危机预测上的一种动态非统计模型方法。它是一种依循经验来推理的方法，就是以过去发生的案例为主要的经验依据来判断未来可能发生的问题，是一种典型的“上一次当，学一次乖”的推理方法。当输入一个新的问题到案例推理法系统，该系统会在从现有的案例库中搜寻相似的案例，判断新案例的类型。案例推理法的关键步骤就是根据相似性演算法测算出案例之间距离，再转变为案例之间的相似度，由相似度选取最相近的案例，据此进行推理判断。

二、各类财务预警模型的比较

（一）单变量模型和多变量模型的比较

2．和多变量模型相比，单变量模型分析存在较多的局限性。①不同的财务比率的预测目标和能力经常有较大的距，容易产生对于同一公司使用不同比率预测出不同结果的现象。②单个指标分析得出的结论可能会受到一些客观因素的影响，如通货膨胀等的影响。③它只重视对个别指标影响力的分析，容易受管理人员粉饰会计报表、修饰财务指标、掩盖财务危机的主观行为的影响，以致模型判断失效。而多变量模型由于综合考虑了反映公司财务环境包括财务危机状况的多个方面的因素，反映的是基本的和整体、全局的状况，因此能比单变量模型更好地避免上述情况的发生。

（二）静态统计模型和动态非统计模型probit与logit的区别为：的比较

1．建立模型的方法。两者在建立模型的方法上存在着显著的别。静态统计模型均是在利用统计数理和分析的基础上建立起来，如多元统计分析方法中的判别分析、主成分分析以及计量经济中的回归分析等。这些模型的建立均有一定的统计理论依据，均涉及到判定区间的确定和误判率的估计问题，并且建立的一般是线性模型。而动态非统计模型不是依据统计理论，而是利用人工智能中归纳式学习的方法建立起来的，整个分析及预测过程就好像是人类学习及思考一样。它是一种自然的非线性模型。

4．实际应用。动态模型如神经网络模型等的分布是自由的，当变量从未知分布取出和协方结构不相等（企业失败样本中的常态）时，神经网络能够提供准确的分类。但是，它在实际运用中还存在一些问题，如模型的拓扑定义、网络架构的决定、学习参数以及转换公式的选择等比较复杂和难以确定，其工作的随机性较强，非常耗费人力与时间，而且其在决策方法中表现得像一个黑匣子，以致对它的接受和应用都较困难。另外，这种模型要求拥有大量的学习训练样本以供分析，如果样本数量积累得不足、没有足够的代表性和广泛的覆盖面，则会大大地影响系统的分析和预测的结果。Altman（1995）在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论：“神经网络分析方法在风险识别和预测中的应用并没有实质性地优于线性判别模型”。而传统的统计模型发展得比较成熟，计算也相对简单，应用也较为广泛。并且某些统计方法，如：logit、probit模型对数据是否具备正态分布、两组协方是否相等也没有要求，常用的判别分析中的距离判别方法也可以在两总体协方矩阵不相等的情况下使用。因此，目前在财务预警模型方面仍然以传统的统计方法为主，而动态模型尚不够成熟，对它的应用仍处于探索、实验阶段。

1．各种统计方法本身功能的比较。判别分析和主成分分析方法属于多元统计分析，其中，判别分析方法主要研究在已知研究对象分成若干类型并已取得各类样品观测数据的基础上，如何判别一个新样品的归类问题，即判别分析的宗旨就是判断新的案例的类别。主成分分析方法的主要功能是为了解决样本数据中指标个数太多以及指标间信息存在重复的问题，其作用有两个：一是降维，二是减少信息的重复，从而使分析简化。简单的线性概率模型和logit概率模型都属于回归分析方法，其目的是研究模型中各解释变量与被解释变量之间的特定的关系，尤其是数值关系。所以，若只从各种方法的主要功能来说，利用判别分析方法建立财务预警模型是最适当的，因为这种方法就是研究类别归属问题。

2．各种统计方法建立财务预警模型的比较。判别分析方法的核心就是根据距离的远近来判断样品的归属，通常形成一个线性判定函数式，据此判断待判企业的归属。一般要求数据服从正态分布和两组总体间协方矩阵相等。主成分分析方法主要是对财务指标进行综合、降维，然后给各综合指标赋予一定的权值再进行综合分析，形成一个判分式，根据财务正常企业和财务失败企业各自得分情况形成判定区间，计算出待判企业的得分，据此加以判断。

利用主成分分析方法建立财务预警模型有一个明显的缺陷：即综合评分式权重的确定以及判定区间的确定都具有较大的主观性和不准确性，尤其是后者受样本数据分布的影响很大。简单线性概率模型就是以各财务指标作为解释变量，以财务状况作为被解释变量，将财务状况分为正常和失败，分别取0和1，利用样本资料建立回归方程，把待判企业财务指标数据代入方程，求得的值即为预测值，代表该企业发生财务失败的可能性。简单线性概率模型有四个缺陷：①残不满足正态分布，而是二项分布；②具有异方；③一般样本决定系数太小，回归方程拟合程度低；④难以保证回归值在〔0，1〕区间，因此，用此方法建立的财务预警模型，其预警判别能力不如其他方法。Logit和probit模型均是为了克服简单的线性概率模型的缺陷而建立起来的，一般采用似然估计方法进行估计，不需要满足正态分布和两组协方矩阵相等的条件，得出的结果直接表示企业发生财务失败的可能性大小，作简单，结果明了。此方法目前被广泛运用。

根据有关学者对多种统计模型判别准确率的比较研究，得知判别分析方法是20世纪80年代以前主要的建模方法，其预测的准确率一直较高，并且是到目前为止被运用的主要方法之一。Altman2000年用判别分析方法建立的预警模型，其预测精度仍高达96％。logit预测模型近年来也被广泛地运用，其预测精度也相对较高。我国学者吴世农、卢贤义建立的财务预警模型具有样本新、容量大的特点，他们在2001年对经过严格检验的同一套样本指标分别用判别分析方法和logit方法进行财务预测，结果发现logit模型的预测精度（93．6％）要明显优于判别分析方法的预测精度（89．9％）。

计量经济学面板logit的固定效应怎么做

获得双变量probit模（5）改进企业财务管理现状的条件。不是。稳健性检验缩尾处理一般只对连续变量进行缩尾型中rho的标准的方法

如果要弄清楚原理，可以看格林或平狄克的计量经济学，上面有比较详细的讲解。另外，向你一本不错的书：王济川、郭志刚，Logistic回归模型——方法与应用，：高等教育出版社，2001。浏览一下这三本书的相关内容，你基本上可以弄清楚概率估计模型，至于网上有没有电子版的书我就不太清楚了。这里，我可以先简单的回答你这个问题。首先，通常人们将“Logistic回归”、“Logistic模型”、“Logistic回归模型”及“Logit模型”的称谓相互通用，来指同一个模型，的区别是形式有所不同：logistic回归是直接估计概率，而logit模型对概率做了Logit转换。不过，SPSS软件好像将以分类自变量构成的模型称为Logit模型，而将既有分类自变量又有连续自变量的模型称为Logistic回归模型。至于是二元还是多元，关键是看因变量类别的多少，多元是二元的扩展。其次，当因变量是名义变量时，Logit和Probit没有本质的区别，一般情况下可以换用。区别在于采用的分布函数不同，前者设随机变量服从逻辑概率分布，而后者设随机变量服从正态分布。其实，这两种分布函数的公式很相似，函数值相也并不大，的区别在于逻辑概率分布函数的尾巴比正态分布粗一些。但是，如果因变量是序次变量，回归时只能用有序Probit模型。有序Probit可以看作是Probit的扩展

probit模型多重共线性怎么检验

例如，有一串年份数据 id year 001 2001 010 2002 100 2003 110 2004 111 2005 输入命令 tab year, gen(dummy_year) 这样就自动生成了2001至2005的五个虚拟变量 回归命令 reg y x dummy dummy 等同于2001至2005的五个虚拟变量，reg命令会自动...75

在SPSS中有专门的选项的。例如在回归分析中，线性回归-统计量-有共线性诊断。 多重共线性：选中变量，确定你的被解释变量个选；自变量间存在近似的线性关系，即某个自变量能近似的用其他自变量的线性函数来描述。 多重共线性的后果： 整个回归方程的统计检验Pa

（3）企业所从事和可能从事的各战略经营领域的成功关键是什么，发展速度如何，资金利润率是多少，为建立战略优势所需要的经济规模是多少，平均投资额是多少；

probit和logit的区别

（三）各种统计模型之间的比较

3、侧没有。稳健性检验缩尾处理一般只对连续变量进行缩尾，0-1变量不需要。重点不同，probit根据常态频率分配平均数回归诊断里有很多方法判断你设计的模型是否合理，比如残图，残正态性检验，复共线性，R方，异常点的判断。其实就是残分析的偏计算统计单位，logistic是离散选择法模型之一。

logistic离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型：probit是根据常态频率分配平均数的偏计算统计单位。两个方法之间也是有关联的，通常情况下，probit回归估计出的参数值乘以1.814，大致会等于logistic回归中的参数值。

关于线性回归一个简单的模型建立问题。

1、意思不同，probit为概率单位，logistic为数理(符号)逻辑。

1.不是确定一2、用法不同，probit模型服从正态分布，Logit模型是离散选择模型。种。

3.因为数据是真实客观存在的，而模型是人为制定的五是时间序列。，所以有拟合的好与不好之分，要分析不同的模型后进行回归诊断。

教育大数据分析模型包含哪些

3．是否具有动态预警功能和容错性。静态统计模型只是根据以前的样本资料建立起来的，样本资料一旦确定，便难以再予调整，除非重新建立模型。随着财务状况的发展和财务标准的更新，这种按照以前的资料、标准建立起来的模型难以对已经变化了的财务状况作出准确的预测和判断，即这种模型不具有动态预警能力，不易修改和扩充。并且，静态统计模型对错误资料的输入不具有容错性，无法自我学习和调整。而动态非统计模型具备随着不断变化的环境进行自我学习的能力，随着样本资料的积累，可以定期更新知识，从而实现对企业危机的动态预警。并且，由于动态预警模型具有高度的自我学习能力，对错误资料的输入具有很强的容错性，因而更具有实用价值。

根据数据的类型可以分为以下几类：

（一）单变量模型

二是回归。比较传统的方法，根据因变量类型，可以分为一般回归和离散回归，商业上离散回归用得比较多，比如logit模型probit模型

三是聚类。这也是大数据分析的主然后右键open, as equation, mod 里选择binary；要方法之一，算法有很多，说起来也复杂，没办法一一叙述。

四是分类。机器学习方面比较多、

如何获得双变量probit模型中rho的标准

稳健性检验缩尾处理一般是对所有变量，因为每个变量都有异常值存在。 样本数据足够多时为了剔除一些极端值对研究的影响，一般会对连续变量进行缩尾处理（Winsorize）。

标准（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方，但不同于均方误（mean squared error，均方误是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误平方和的平均数，计算公式形式上接近方，它的开方叫均方根误，均方根误才和标准形式上接近），标准是离均平方和平均后的方根，用σ表示。

2、它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。

标准是方的算术平方根。标准能反映一个数2．模型建立的定条件。静态统计模型的建立一般都对样本数据的分布作一定的设，并以设作为前提条件。如，多元统计分析中的数据正态分布设、协方矩阵相等设、简单线性概率模型的二项分布设等。一般来说，只有在这些设条件基本得到满足的情况下，才能保证静态统计模型预测的准确性。另外，静态统计模型的建立是以对数据之间的关系已有清醒的认识为基础的，一般定各变量之间为简单的线性关系，并且比较注重数据本身的完整性及一致性。而动态非统计模型一般没有数据的分布、结构等方面的要求，适用于非线性关系的数据并对数据的缺失具有相当的容许性，基本上能处理任意类型的数据。据集的离散程度。

平均数相同的一组数据，标准未必相同。