并购企业支付方式选择与内部控制、资本结构——基于logistic回归模型的实证研究

以2008—2010年间沪市上市公司的922起并购案例为研究样本,通过logistic回归方法,实证分析了内部控制水平、资本结构对并购支付方式选择产生的影响。研究发现：与现金支付相比,资产负债率越低,股权支付的可能性越大;内部控制水平越低,股权支付的可能性越小。内部控制水平与资本结构对资产支付及其他支付方式（以混合支付为主）影响不显著。     

边界Logistic违约率模型Bayes分析及实证研究

Cramer^[1]指出了一般Logistic违约率模型容易出现的问题并提出了边界Logistic违约率模型.本文采用了不同于Cramer(2004)的Bayes分析方法对边界Logistic模型的后验分布的性质进行了分析,从理论上说明了边界Logistic违约率模型更优越的原因.然后利用中国公司数据展开实证研究,不仅找到了Cramer问题的中国证据,同时还发现Bayes边界Logistic违约率模型不仅能够克服Cramer问题,而且对临界值不敏感,同时预测效率也相对较高.     

“两型”社会建设中的农户土地转出意愿分析——以长沙大河西光导区为例

对长沙大河西4个典型土地流转示范村进行农户土地转出意愿问卷调查,建立Logistic回归模型,分析农户土地转出意愿及影响因素。在5％水平下。对土地转出意愿具有显著的影响因素有中介组织、就业类型、家庭总收入、土地流转合同和家庭总人口,而年龄、受教育程度和家庭参保人数等对农户土地转出意愿没有显著性影响。     

Application of Markov chain Monte Carlo methods to modelling birth prevalence of Down syndrome

Data collected before the routine application of prenatal screening are of unique value in estimating the natural live-birth prevalence of Down syndrome. However, much of these data are from births from over 20 years ago and they are of uncertain quality. In particular, they are subject to varying degrees of underascertainment. Published approaches have used ad hoc corrections to deal with this problem or have been restricted to data sets in which ascertainment is assumed to be complete. In this paper we adopt a Bayesian approach to modelling ascertainment and live-birth prevalence. We consider three prior specifications concerning ascertainment and compare predicted maternal-age-specific prevalence under these three different prior specifications. The computations are carried out by using Markov chain Monte Carlo methods in which model parameters and missing data are sampled.     

Robust models in probability sampling

In the estimation of a population mean or total from a random sample, certain methods based on linear models are known to be automatically design consistent, regardless of how well the underlying model describes the population. A sufficient condition is identified for this type of robustness to model failure; the condition, which we call 'internal bias calibration', relates to the combination of a model and the method used to fit it. Included among the internally bias-calibrated models, in addition to the aforementioned linear models, are certain canonical link generalized linear models and nonparametric regressions constructed from them by a particular style of local likelihood fitting. Other models can often be made robust by using a suboptimal fitting method. Thus the class of model-based, but design consistent, analyses is enlarged to include more realistic models for certain types of survey variable such as binary indicators and counts. Particular applications discussed are the estimation of the size of a population subdomain, as arises in tax auditing for example, and the estimation of a bootstrap tail probability.     

固定收益债券信用等级迁移的影响因素分析：基于财务指标的实证研究

固定收益债券的信用等级迁移问题日益引起投资者和监管者的关注,预测信用等级迁移需要找到关键指标。财务数据对企业未来业绩具有显著影响,可以反映运营企业的信用质量。当前信用等级发生迁移债券存在发行期限集中、行业特征明显、发债目的差异化等特点,通过构建Logistic模型对影响债券信用等级迁移的财务指标进行实证分析发现：偿债能力和盈利能力都对企业债的信用等级迁移具有显著影响,但是信用升级和信用降级分别对不同的财务指标敏感。发债企业要想提高债券信用等级,需提高盈利能力;投资者要想降低信用风险,应考虑减少甚至剔除投资组合中偿债能力发生显著负面变化的债券;监管者要想对发债企业进行更有效监管,需关注偿债能力指标以及主营业务利润率的变化。     

Logistic模型的系数比较问题及解决策略：一个综述

本文介绍了Logistic模型中经常被忽视的系数比较问题,包括同一样本在不同模型间的系数比较和在不同样本或子群体间的模型系数比较。研究者往往会沿袭线性回归模型的系数比较方法,但这是不恰当的,因为Logistic模型存在未被观测到的异质性（残差变异）问题,所以模型间系数不能进行简单的直接比较。根据已有研究,本文总结了解决这一问题的五种策略,分别是“y*标准化”、KHB分解、异质选择模型、平均偏效应（APE）和线性概率模型（LPM）,然后利用CGSS2006数据,以教育递进率模型为例,比较这些解决策略的异同,最后总结这些策略的特征及适用情况。     

基于多源数据融合的个人信用评分研究

随着信息技术的发展,数据来源越来越多,一方面可以更加精准、科学地刻画个人信用状况,但另一方面,由于数据来源多、结构复杂等问题,对传统的征信技术带来了挑战。本文提出了基于多源数据融合的个人信用模型,可以同时对多个数据集进行建模和变量选择,同时考虑了数据集间的相似性和异质性。通过模拟实验发现,本文所提出的整合模型在变量选择和分类效果方面都具有明显的优势。最后,将整合模型应用于城市和农村两个数据集的个人信用评分中。     

秘鲁城市女性劳动参与的微观研究

本文利用2001年秘鲁国家统计和信息局第三期家庭抽样调查数据,运用Logistic回归,分析了在秘鲁城市中,人口、经济和教育变量是如何影响女性劳动参与的.并且将首都利马和利马以外的其他地区加以区分来进行分析。研究结果表明在秘鲁城市范围内.女性劳动参与随着女性生命周期的变化出现了很明确的模式;生育、婚姻状况、与家长的关系、接受高等教育(指硕士及以上和培训)明显地影响女性劳动参与。在首都利马和其他地区的大部分影响方向很类似。但是在首都利马的影响程度要大一些。