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- 另一个稳健性检查将样本外测试替换为样本内测试。在这里,我估计了所有队列上的两个模型,然后检查了该样本中的拟合度。本练习提供了两种模型对数据的最佳拟合信息。因此,这些结果值得更详细地报告。然后,估计的参数为Ÿ†的13.8%和Ÿ的1.32%,结果如图7所示。即使在这些最有利的情况下,阈值模型在匹配数据方面仍然存在相当大的问题。它通常低于所有队列的早期队列和发起后的最初几个月,同时仍然超过2006年和2007年队列的最后几个月。相反,冲击模型对数据的拟合非常好。各模型的结论基本上没有变化。
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- 这不会影响冲击模型的良好拟合。但现在阈值模型大大低于早期队列的违约率,也仍然超过2006年和2007年队列。因此,模型之间的比较不受影响。事实上,我还使用了2003年和2005年的队列来估计模型,并且在这两个模型中总是发现相同的结果。
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