線性辨別模型

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線性判別式模型(Linear Discriminant Model) 　　

　　線性判別式模型是由阿特曼(A1tman)發展起來的一種風險測定模型。它通過使用借款者的各種財務比率和這些比率的權重來對違約風險進行總體的計算，其中各種財務比率的權重是基於違約和非違約借款者過去的情況得到的經驗數據。 　　

　　線性判別式模型採取的函數形式為：

　　式中，X₁表示營運資本與總資本的比率；X₂表示保留盈餘與總資本的比率；X₃表示稅前收入與總資產的比率；X₄表示股票的市場價值與長期債務賬麵價值的比率；X₅表示銷售額與總資產的比率。

　　Z的值越高，借款者違約風險越低。這樣，低的或負的Z值表明借款者屬於相對較高的違約風險類別。

　　假定潛在的借款者的財務比率取下麵的數值：X₁=0.2，X₂=O，X₃=-0.2，X₄=0.1，X₅=2.0。

　　其中X₂為0，X₃為負值表明公司最近出現了負收入或虧損。X₄表明借款者具有較高的財務杠桿水平。營運資產比率X₁和銷售資產比率X₅表明公司具有較好的流動性，並且保持了它的銷售數量。Z值提供了借款者信用風險的總體分數或指標。

Z=1.2×0.2十1.4×0十3.3×(一O.2)十0.6×0.1十1.0×2.0=1.64

根據線性評分模型，任何2值低於1.64的公司都應被看做高風險範圍。這樣，金融機構在該借款者改善其收益狀況之前不應對其發放貸款。 　　

　　一是它將借款者簡單地劃分為違約和不違約兩類，但是在現實中有多種違約情況，從不支付利息或延遲支付利息到完全不支付所有承諾支付的利息和本金，這種模型難以難確地反映各種情況；

　　二是公式中的權重是固定不變的，隨著實物和金融市場的不斷變化，各種財務比率對違約的影響也是在不斷變化的，因而這種權重的設定並不淮確；

　　三是這種模型忽略了重要的難以定量的因素，這些因素在違約和不違約的決策中起到關鍵性的作用。

　　例如，借款者的聲譽和借款方長期隱含的合約關係都是至關重要的特征。一些巨集觀因素如經濟周期也同樣重要。這些因素線上性評分模型中通常被忽略掉了。此外，金融機構也難以充分全面地掌握借款者過去的違約情況，這就增加了回歸的難度和不淮確性。