相反，建议的PCC模型允许我们测量相关性，并提前检测使用其他传统模型无法识别的报警情况。此外，我们的PCC方法允许采用不同且更合适的边际分布，更好地反映数据的结构。此外，与PCC模型不同，Altman的Z-分数的计算涉及资产负债表数据以及经济和收入数据，而没有分析关系图10：Cirio（左上）、安然（右上）、帕马拉特（左中）、瑞士航空（右中）和Sysco（下）的股权密度。PD的值写在相应的密度上。图11:Altman对安然数据的Z分数。因此，Z分数可能会掩盖危险的违约风险，在一家公司真正陷入困境时将其归类为“安全的”。6.总结与结论本文的目的是提出一种新的PD评估方法。我们的最终目标是利用大型企业的资产负债表数据计算其PD。我们通过或有权益计量固定价值，或有权益的定价函数可以用copulas表示。边际值由当前和长期资产和负债给出。因此，公平函数由四维D-vine copula表示。我们将我们的方法应用于一家健康的证券公司。为了估计边际，我们采用了aBayesian混合模型，能够对资产和负债数据中存在的两个集群进行建模。违约企业的保证金结构反映了管理层的选择，试图在违约前的一段时间内平衡高会计项目和低会计项目。

考虑到copula，我们选择使用PCC，因为它们允许在建模边缘的依赖结构时具有极大的灵活性。结果表明，在D-vines中选择的成对连接词属于不同的家族，描述了各种类型的依赖。对违约企业数据中这些相关性的分析已经揭示了不符合标准的贷款以及由于流动性问题导致的严重失衡情况，尤其是当企业试图平衡长期资产和流动负债时。最后，我们计算了上述五家公司的PD，模拟了这些葡萄藤，并获得了股权分布。最终结果显示，破产企业的PD较高，表明它们即将破产。相反，Sysco公司的PD远低于违约公司的PD，表明其表现良好。Altman的Z评分等传统指标可能无法预测违约风险，因为它不够灵活，也没有包含相关数量的依赖结构。相反，所提议的方法已被证明在PD评估中是成功的，并且肯定会使分析师和经理受益，建议他们采取行动应对潜在的破产。我们工作的可能扩展包括在完全贝叶斯框架下对整个模型进行估计，对PCC应用非参数方法，使用平衡指标代替会计项目，以及使用我们的方法分析活动部门的传染。最后，将我们的方法应用于奥特曼的Z分数，以模拟所涉及的不同数量之间的依赖关系，这将是有趣的。致谢第二作者的工作得到了意大利米乌尔市普里恩·米苏拉2010RHAHPL的部分支持。

作者感谢米歇尔·马格里亚卡尼和丹尼斯·蒙塔尼亚提供了有益的评论和建议。我们感谢编辑和两位匿名推荐人的宝贵意见。参考AAS，K.，和Berg，D.（2009）。多元相关性的构建模型——一项比较研究。《欧洲金融杂志》，15639-659。Aas，K.，Czado，C.，Frigessi，A.，和Bakken，H.（2009）。多重依赖的成对copula结构。保险：数学与经济学，44182-198。艾伦·D·E.、阿什拉夫·M·A.、麦克莱尔·M.、鲍威尔·R·J.、辛格·A·K.（2013）。财务依赖性分析：藤蔓连接的应用。尼尔兰迪卡统计局，67403-435。奥特曼，E.（1968）。财务比率、判别分析和企业破产预测。《金融杂志》，23589-609。奥尔特曼，E.，法格尔，N.，和卡洛泰，E.（2011）。一个简单的公平性经验模型意味着违约概率。《固定收益杂志》，20，71-85。Bauer，A.，Czado，C.，和Klein，T.（2012）。非高斯模型的成对copula构造。加拿大统计杂志，40，86-109W海狸（1968）。市场价格、财务比率和失败预测。《会计研究杂志》，8179-192。贝德福德，T.，库克，R.M.（2001）。vines建模的条件相关随机变量的概率密度分解。《数学与艺术情报年鉴》，32245-268。T.贝德福德和R.M.库克（2002）。Vines——一种新的因变量图形模型。《统计年鉴》，301031-1068年。T.贝纳利亚、D.乔沃、D.亨特和D.杨（2009）。mixtools：用于分析有限混合模型的R包。统计软件杂志，32，1-29。Bernard，C.，和Czado，C.（2013）。使用copulae的多元期权定价。商业和工业中的应用随机模型，29509-526。巴拉斯，S.T.，和舒姆韦，T.（2008）。

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