Logit (69) Altman968 MDA Z-SCORE Ohlson98 Logit Logit West985 Logit Logit Z-score Logit Odom & Sharda99ANN Coats and Fant993 Altman968 Z-score

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1 (68) Logit * 27 Orange CountyBarings BankDaiwa Bank Long Term Capital Management, LTCM Enron 28 Multivariate Discriminant Analysis, MDA Linear Probability ModelLogistic Regression Model KMV Cox Cox Proportional Hazards Model Artificial Neural Networks, ANNDecision Tree, DT Data Mining *

2 Logit (69) Altman968 MDA Z-SCORE Ohlson98 Logit Logit West985 Logit Logit Z-score Logit Odom & Sharda99ANN Coats and Fant993 Altman968 Z-score S&P COMPUSTAT Altman, et al.994 Linear Discriminate Analysis 9Zhang, et al.999 Logit 5 Cross- Validation Analysis Logit Structure form KMV Lopez22 KMV 23 Merton974 Ohlson98 Merton KMV Distance to DefaultDD 24 Logit TCRI TCRI Logit 24 LogitProbit MDA Logit model 24 KMV Z-SCORE TCRI KMV

3 (7) Z-SCORE TCRI Z-SCORE TCRI 25 KMV 26 Logit Probit Robust Logit Regression 28 KMV TCRI ROC CAP 28-Cox CHAID CART 29 KMV Z- SCORE TCRI KMV TCRI Z-SCORE Wilson997 26Logit Probit Logit black-box KMV Genetic Programming Decision Tree, GP-DT GP-DT Logit cut-off value

4 Logit (7) GDP economic growth?. leading indicators MB 2. coincident indicators

5 (72) 3. lagging indicators 29 MB % % % % % ; ;

6 Logit (73) %

7 (74) genetic programming, GPdecision tree, DT Koza992 Genetic Algorithms, GAs function set terminal set+-x/.. SinCosExp ANDORNOT If-Then-Else Do-Until closuresufficiency data mining internal node leaf classification and regression tree, CARTinteractive dichotometer 3, ID3 C4.5 CART Breiman et al.984 ID3 Quinlan983

8 Logit (75) C4.5 ID3 ID3 C4.5 C4.5 C4.5 C4.5 C4.5 C4.5 Binary Decision Trees, BDTs BDTs node 7 node { t, label, P, L, R, C, size} t t= label P P=NULLL R NULLC n=c[]a=c[] a C[i] i C[ k] max C[ i] 2 i

9 (76) labelksize F C7 F F3 5 C C3 5 selection crossover mutation 2 B H one-point crossover 2. C ROC receiver operation characteristic

10 Logit (77) validity reliability CAPcumulative accuracy profiles ROC Engelmann et al.22cap ROC CAP accuracy ratio, AR ROC AR ROC CAP ROC ROC HR 3 4 C 4 C HR HN 3 ROC A ROC AUROCVan Deventer & Wang A HR( FAR) d( FAR) 3 3 ROC

11 (78) HC ( ) HR( C) P N D FC ( ) FAR( C) P ( ) N ND 4 H (C) C F(C) C N D N ND Altman968 Z-SCORE 22 5 X=/X2= /X3=/X4=/X5= /; X6X7 X8X9GDP X 5 X XX2X3 X8X9X 濶 J-B J-B 5% 5 \ J-B X * X * X * X * X E * X * X * X * X * X * * 5%

12 Logit (79) GDP 7 Logit p Z = ln( ) p =.73*X *X *X *X *X8 5 Z Y * i = i e Z cut-off value 97.44%97.44%96.58% %5.3%7.69% 76.67%78.33%78.33% 65% 6% 7% GP-DT 98.29%98.29%97.44% 6 % 9.67%93.33% 9.67% Logit 2%

13 (8) GP-DT-2.5GP-DT-.3 GP-DT-3.8Logit-3.8Logit-2.5 Logit-.3 Logit p Z = ln( ) =.32*X *X *X *X5 6 p Z Y * i = i e Z cut-off value 95.73% 95.73%94.87% 7 5.3%7.69%6% 7.67%78.33%76.67% 75%65%7% GP-DT 97.44%98.29%98.29% 7 % 9.67%9.67% 9.% Logit 2%2%3% GP-DT-2.5GP-DT-.3 GP-DT-3.8Logit-2.5Logit-.3 Logit AUROC 6 % Logit- GP-DT- Logit-2 GP-DT-2 Logit-3 GP-DT-3 % % % % % % Logit-GP-DT-.3; Logit-2GP-DT-2.5; Logit-3GP-DT-3.8

14 Logit (8) 7 % Logit- GP-DT- Logit-2 GP-DT-2 Logit-3 GP-DT-3 % % % % % % Logit-GP-DT-.3; Logit-2GP-DT-2.5; Logit-3GP-DT AUROC Logit- GP-DT- Logit-2 GP-DT-2 Logit-3 GP-DT-3 AUROC AUROC Logit- ROC 9 Logit-2 ROC ROC Curve- Logit-( ) ROC Curve- Logit-2( )

15 (82) Logit-3 ROC Logit- ROC ROC Curve- Logit-3( ) ROC Curve- Logit-( ) Logit-2ROC 3 Logit-3 ROC ROC Curve- Logit-2( ) ROC Curve- Logit-3( ) GP-DT- ROC 5 GP-DT-2 ROC ROC Curve-GPDT-( ) ROC Curve-GPDT-2( )

16 Logit (83) 6 GP-DT-3 ROC 7 GP-DT-ROC ROC Curve-GPDT-3( ) ROC Curve-GPDT-( ) GP-DT-2 ROC 9 GP-DT-3ROC ROC Curve-GPDT-2( ) ROC Curve-GPDT-3( ) GDP Logit Logit

17 (84) Logit GP-DT-2.5 GP-DT-.3 GP-DT-3.8 Logit-3.8 Logit-2.5 Logit-.3 GP-DT-2.5GP-DT-.3 GP-DT-3.8 Logit-2.5 Logit-.3 Logit-3.8 AUROC 3 Genetic Algorithm Decision Tree, GADT Cox Cox972 artificial neural networks, ANNfuzzy logic % 53;5532;2523; Altman968

18 Logit (85) Koza ,, 2 pp , 3. 28,, pp , -KMVZ-SCORE TCRI, 75, pp ,, 43 pp ,, 2 2 pp ,, Merton Ohlson Altman, E. I. (968) Financial Ratios, Discriminate Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, Journal of Finance, 23: Altman, E.I., G. Marco G and F. Varetto(994) Corporate Distress Diagnosis: Comparisons Using Linear Discriminate Analysis and Neural Networks, Journal of Banking and Finance, 8: Breiman, L., J. H. Friedman, R. A. Ohlsen & C. J. Stone (984), Classification and Regression Trees, Chapman & Hall (Wadsworth, Inc.): New York. 4. Coats, P. K. and L. F. Fant (993) Recognizing Financial Distress Patterns Using Neural Network Tool, Financial Management,

19 (86) 5. Cox, D. R. (972), Regression Models and Life-Tables, Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 34(2): Engelmann, B., E. Hayden & D. Tasche (22), Measuring the Discriminative Power Orating Systems, Working Paper, Deutsche Bundesbank, University of Vienna. 7. Koza, J. R. (992), Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection, Cambridge: MIT Press. 8. Lopez, J. A. (24) The Empirical Relationship between Average Asset Correlation, Firm Probability of Default, and Asset Size, Journal of Financial Intermediation, Merton, R. C.(974), On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates, Journal of Finance, 29(2): Odom, M. D. and R. Sharda (99) A Neural Network Model for Bankruptcy Prediction, IEEE/INNS, 2: Ohlson, J. A. (98) Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy, Journal of Accounting Research, 8: Quinlan, J. R. (983), Learning Efficient Classification Procedures and Their Application to Chess end Games, Michalski, R. S., Carbonell, J. G., and Mitchell, T. M. (Eds.), In Machine Learning: an Artificial Intelligence Approach, West, R. C. (985), A Factor Analytic Approach to Bank Condition, Journal of Banking and Finance, 5(): Wilson, T. (997), Portfolio Credit Risk, Part I, Risk (9): Zhang, G. M., Y. Hu, B. E. Patuwo, and D. C. Indro(999), Artificial Neural Networks in Bankruptcy Prediction: General Framework and Cross-Validation Analysis, European Journal of Operational Research, 6:6-32.

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