Một mô hình xác suất tuyến tính đơn giản có thể minh họa nguyên tắc. Mô hình xác suất tuyên tính biến xác suất p của một sự kiện thành một hàm tuyến tính của một vài thuộc tính Xj.
Mục tiêu là để liên hệ biến Bernoulli Y (1 = vỡ nợ hoặc 0 = không vỡ nợ) với các thuộc tính quan sát được. Những điều cơ bản với chi một thuộc tính X hay nhiều thuộc tính đều giống nhau.
Mô hình là:Y = a+px + e
Y bằng 0 hoặc 1. Lấy giá trị kỳ vọng của Y và sử dụng giá trị kỳ vọng bằng 0 cho sốhạng sai số của hổi quy:
£(r) = 1 XP(7 = 1) + Ox[l - P(7 = 0)]
P(Y) = a + PE{X)
Mô hình tính ra xác suất của y bằng 1 hay xác suất vỡ nợ. Tất cả các giá trị quan sát được của y là 0 hoặc 1. Nhưng hổi quy tuyến tính tính ra những hệ số khiếny có thể nhận các giá trị không nhất thiết nằm trong khoảng 0 đến 1. Điều này có nghĩa là phải cắt xén để tránh các giá trị ngoại lệ đó. Các mô hình Logit tránh được nhược điểm này.
Từ
khóa tìm kiếm nhiều: rủi ro tài chính
