多元邏輯回歸模型的應用誤區
多元邏輯回歸模型的理論前提相對判別分析法要寬松得多，且沒有關于分布類型、協方差陣等方面的嚴格假定。不過，在大量運用多元邏輯回歸的研究中往往忽視了另一個相當重要的問題，即模型自變量之間可能存在的多重共線性干擾。與其他多元回歸方法一樣，Logistic回歸模型也對多元共線性敏感。
當變量之間的相關程度提高時，系數估計的標準誤將會急劇增加；同時，系數對樣本和模型設置都非常敏感，模型設置的微小變化、在同時，系數對樣本和模型設置都非常敏感，模型設置的微小變化、在樣本總體中加入或刪除案例等變動，都會導致系數估計的較大變化。
由于財務比率均由具有相互鉤稽關系的財務報表計算得出，同類指標之間的相關程度是非常大的，不加處理地讓這些高度相關的變量直接進入模型必然會導致嚴重的多重共線性干擾。令人遺憾的是，國內外大多數相關研究都沒有意識到這一問題，由此得出的判別模型，其穩定性和準確性顯然不容樂觀。
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