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银行违约预测：使用主成分分析的比较模型

塔尼莎·米切尔

鉴于近期金融危机的持续影响，银行违约预测继续引起关注。开创性的研究发现，结构模型可以更好地预测违约。本文认为会计模型的预测能力由于多重共线性问题而被削弱，并提出主成分分析来改进会计模型。然后，本文使用逻辑分析比较会计和结构性违约预测模型，并进一步评估会计和结构性违约模型组合预测违约的性能。本文使用联邦存款保险公司数据库中 1995 年至 2012 年期间美国银行的面板数据，并对 519 个违约银行年和 5,965 个非违约银行年进行分析。会计模型得到改进，优于结构模型；研究还发现，两种模型的组合在预测美国银行系统违约方面比任何一种模型都表现得更好。