《表4 两类模型的参数估计结果》

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《基于复杂网络的企业集团违约风险传染效应研究》

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注：***表示1%的显著性水平，**表示5%的显著性水平。

由于违约数据存在正负例严重失衡的问题（见表1），故在对模型进行估计前，用SMOTE方法对样本数据进行了处理（衣柏衡等，2016）。为探究传染变量对违约概率的影响，在训练样本上分别对含传染变量及不含传染变量的模型进行估计，并从拟合优度及预测精度两个方面对模型进行评价。两类模型的参数估计结果如表4所示。