逐步回归法的优缺点

逐步回归法的优缺点,逐步回归思想和步骤多元逻辑回归法(MLR)借助Logistic回归，逐步回归法根据样本中所提供的数据,使用估计法来得到各参数的数值,然后再经过一系列的数学推导，就可以计算出企业遭遇危机的概率。该方法在20世纪70年代末,在财务危机预警的研究中使用较多，逐步回归法比较著名的有Martin1977年的模型和Ohlson1980年的模型。

MLR与MDA不同的是,其并不需要多元正态分布和等协方差来作为前提假设。逐步回归法其缺点是样本的数量不宜少于200个,否则存在参数估计的有偏性;当样本点存在完全分离时,模型参数的最大值估计可能不存在,故MLR的有效性存在问题;MLR对中间区域的判别敏感性较强，逐步回归法导致判别结果不稳定。